Descripción del curso
El aprendizaje automático es un área avanzada y popular en ciencias y matemáticas. El proceso de construcción de un buen modelo de aprendizaje automático es iterativo y puede ser algo tedioso. El esfuerzo necesario para construir un modelo preciso y robusto no es trivial. Entrenar y optimizar modelos, ajustar parámetros y seleccionar las características esenciales y valiosas pueden ser tareas tediosas y complicadas de llevar a cabo. Vamos a repasar el ajuste de hiperparámetros con animales automáticos, específicamente en lo que respecta a la selección de modelos utilizando la optimización bayesiana. Repasaremos la reducción del número de características para realizar la clasificación. En este módulo de MATLAB, descubrirá cómo se puede utilizar MATLAB para el aprendizaje automático (ML) en MATLAB mediante AutoML.
Después de completar este módulo, podrá aplicar lo que aprendió a cualquier proyecto o tarea que implique aprendizaje automático. Puede ser útil en el sector privado, el gobierno e incluso en el sector académico. Además, se puede aplicar a cualquier proyecto personal o doméstico en el que esté trabajando, como un hogar inteligente o un sistema de hogar inteligente.
Lo que aprenderás
- Comprender cómo MATLAB se puede usar para aprendizaje automático
- Explicar la importancia de los datos y características en el aprendizaje automático
- Definir el concepto de ajuste de hiperparámetros
- Aplicar aprendizaje automático automático (AutoML) en MATLAB
- Realizar selección de características para reducir el número de características para clasificación
- Usar optimización bayesiana para selección de modelos durante el ajuste de hiperparámetros
Puntos clave
- Construir un buen modelo de aprendizaje automático es un proceso iterativo que requiere esfuerzo no trivial para hacer un modelo preciso y robusto.
- El entrenamiento y optimización de modelos, el ajuste de parámetros y la selección de características valiosas pueden ser tareas tediosas y complicadas.
- MATLAB se puede usar para realizar aprendizaje automático a través de AutoML, incluyendo ajuste de hiperparámetros y selección de modelos con optimización bayesiana.
- Reducir el número de características a través de la selección de características se puede usar para realizar clasificación.
- Las habilidades aprendidas en este módulo se pueden aplicar a proyectos en el sector privado, gobierno, academia y proyectos personales como un sistema de hogar inteligente.
Preguntas frecuentes
¿Qué aprenderé en este curso de aprendizaje automático de MATLAB?
Descubrirá cómo MATLAB se puede usar para aprendizaje automático usando AutoML, aprenderá la importancia de datos y características, y comprenderá el concepto de ajuste de hiperparámetros, incluyendo selección de modelos usando optimización bayesiana y selección de características para clasificación.
¿Qué temas cubre este módulo?
El módulo cubre aprendizaje automático automático en MATLAB (AutoML), selección de características y ajuste de hiperparámetros.
¿Dónde puedo aplicar lo que aprendo en este curso?
Después de completar el módulo, puede aplicar lo que aprendió a cualquier proyecto o tarea que involucre aprendizaje automático, incluyendo en el sector privado, gobierno, academia y proyectos personales o del hogar como un sistema de hogar inteligente.
¿Qué habilidades ayuda a desarrollar este curso?
Este curso ayuda a desarrollar habilidades en Aprendizaje Automático Automatizado, Google AutoML, Aprendizaje Automático, Algoritmos de Aprendizaje Automático, Métodos de Aprendizaje Automático y MATLAB.
