Olvasói vélemények
Összegzés:A „MATLAB for Machine Learning” című könyv átfogó bevezetést nyújt a MATLAB segítségével történő gépi tanulásba, amely kezdők és tapasztalt felhasználók számára egyaránt alkalmas. Világos magyarázatok és példák segítségével tárgyalja az alapvető témákat, köztük az osztályozást, a regressziót, a klaszterezést, a neurális hálózatokat és a különböző gyakorlati alkalmazásokat.
Előnyök:⬤ Könnyen követhető, világos magyarázatokkal.
⬤ A gépi tanulás témáinak és alkalmazásainak széles skáláját öleli fel.
⬤ Gyakorlati példákat és eseti forgatókönyveket tartalmaz.
⬤ Kezdők és MATLAB-tapasztalattal rendelkezők számára egyaránt alkalmas.
⬤ Bevezet olyan fejlett fogalmakat, mint a mélytanulás és a neurális hálózatok.
Hátrányok:⬤ Alapvető programozási ismereteket igényel a kezdéshez.
⬤ Korlátozott számú MATLAB-specifikus gépi tanulási forrás áll rendelkezésre.
(4 olvasói vélemény alapján)
Eredeti címe:
MATLAB for Machine Learning - Second Edition: Unlock the power of deep learning for swift and enhanced results
Könyv tartalma:
A MATLAB eszközeinek elsajátítása a gépi tanulási alkalmazások létrehozásához hatékony kódíráson keresztül, gyakorlati példákon keresztül, amelyek a gépi tanulás sokoldalúságát mutatják be valós alkalmazásokban Főbb jellemzők A MATLAB Machine Learning Toolbox segítségével számos gépi tanulási algoritmus megvalósításához Értékelje, telepítse és működtesse egyéni modelljeit, beleértve az elfogultságok felismerését és a csővezeték felügyeletét Fedezze fel a mélytanulás hatékony megközelítéseit a számítógépes látás, az idősorelemzés és az előrejelzés számára A nyomtatott vagy Kindle könyv megvásárlása egy ingyenes PDF e-könyvet is tartalmaz Könyv leírása.
Fedezze fel, hogy a MATLAB programozási környezetet miért kedvelik a kutatók és a matematikai szakértők a gépi tanuláshoz, ezzel az útmutatóval, amelynek célja, hogy növelje jártasságát mind a gépi tanulás, mind a MATLAB segítségével történő mélytanulás terén, megnyitva az utat a fejlett alkalmazások előtt.
A MATLAB-környezet sokoldalú gépi tanulási eszközeinek navigálásával megtanulja, hogyan léphet zökkenőmentesen kapcsolatba a munkaterülettel. Ezután áttér az adattisztításra, az adatbányászatra és a különböző típusú adatok gépi tanulással történő elemzésére, valamint az adatértékek grafikonon történő megjelenítésére. A továbblépés során különböző osztályozási és regressziós technikákat fedezel fel, és ügyesen alkalmazod őket a MATLAB függvényeivel.
Ez a könyv megtanítja a neurális hálózatok alapjait, végigvezet az adatok illesztésén, a mintafelismerésen és a klaszterelemzésen. Emellett felfedezheti a jellemzők kiválasztásának és kinyerésének technikáit a teljesítmény dimenziócsökkentésen keresztüli javításához. Végül pedig kihasználja a MATLAB eszközeit a mélytanuláshoz és a konvolúciós neurális hálózatok kezeléséhez.
A könyv végére mindezt úgy tudja majd összerakni, hogy a főbb gépi tanulási algoritmusokat valós forgatókönyvekben alkalmazza. Amit megtanulhat Fedezze fel az adatok értékes meglátásokká alakításának különböző módjait Fedezze fel a regressziós technikák különböző típusait Értse meg az osztályozás alapjait a Naive Bayes és a döntési fák segítségével Használja a klaszterezést az adatok hasonlósági intézkedések alapján történő csoportosításához Végezze el az adatillesztést, a mintafelismerést és a klaszterelemzést Végezze el a jellemző kiválasztását és kinyerését a dimenziócsökkentéshez Használja ki a MATLAB eszközeit a mélytanulás feltárásához Kiknek szól ez a könyv?
Ez a könyv az ML mérnököknek, adattudósoknak, DL mérnököknek és CV/NLP mérnököknek szól, akik a MATLAB-ot gépi tanuláshoz és mélytanuláshoz szeretnék használni. Az induláshoz a programozási fogalmak alapvető ismerete szükséges. Tartalomjegyzék A MATLAB felfedezése a gépi tanuláshoz Az adatokkal való munka a MATLAB-ban Előrejelzés az osztályozás és a regresszió segítségével Klaszterelemzés és dimenziócsökkentés Mesterséges neurális hálózatok bemutatása Mélytanulás és konvolúciós neurális hálózatok modellezése Természetes nyelvfeldolgozás a MATLAB segítségével MATLAB a képfeldolgozáshoz és a számítógépes látáshoz Idősorelemzés és előrejelzés a MATLAB-bal MATLAB eszközök az ajánlórendszerekhez Anomália-felismerés a MATLAB-ban.
