Machine Learning con MATLAB

¿Se enfrenta a un problema complejo que implica una gran cantidad de datos y variables?. Machine Learning parece la mejor solución, pero no lo ha utilizado antes. ¿Cómo gestionar datos desorganizados, incompletos o que se presentan en una variedad de diferentes formatos? ¿Cómo elegir el modelo adecuado para gestionar datos?

¿No sabe por dónde empezar? No se desanime. Un flujo de trabajo sistemático le ayudará a empezar sin problemas.

Lea el e-book para avanzar paso a paso, desde lo mas básico hasta los algoritmos y las técnicas más avanzadas.

• Sección 1: Introducción a Machine Learning
  Aprenda los conceptos básicos, incluyendo el aprendizaje supervisado y no supervisado, y la elección del algoritmo correcto a través de ejemplos prácticos.
• Sección 2: Introducción a Machine Learning
  Siga el flujo de trabajo de Machine Learning utilizando una aplicación de monitoreo de salud como ejemplo. Esta sección cubre el acceso y la carga de datos, el pre-procesamiento de datos, la determinación de las características, el entrenamiento y la definición de los modelos.
• Sección 3: Aprendizaje no supervisado
  Explore algoritmos de agrupación en clusters dura y suave, y descubra técnicas comunes de reducción de dimensionalidad para mejorar el rendimiento del modelo.
• Sección 4: Aprendizaje supervisado
  Explore algoritmos de clasificación y regresión, y descubra técnicas para mejorar modelos, incluyendo la selección de funciones, la transformación de funciones y la optimización de hiperparámetros.