高级
提供者 : Gabriel Popoola
3 课时 · 20m
语言：阿拉伯语, 德语, 英语, 西班牙语, 法语, 葡萄牙语, 简体中文
课程描述
机器学习是科学和数学领域的一个先进且受欢迎的领域。建立一个好的机器学习模型的过程是迭代的，并且可能有些乏味。建立一个准确而稳健的模型所需的努力是非常重要的。训练和优化模型、调整参数以及选择基本和有价值的特征可能是繁琐而复杂的任务。我将讨论自动动物的超参数调整，特别是与使用贝叶斯优化的模型选择有关。我们将讨论减少特征的数量以执行分类。在此MATLAB模块中，您将了解如何使用AutoML在MATLAB中将MATLAB用于机器学习（ML）。
完成本模块后，您将能够将所学知识应用到任何涉及机器学习的项目或任务中。它对私营部门、政府甚至学术界都有帮助。此外，它还可以应用于您正在从事的任何个人或家庭项目，例如智能家居或智能家居系统。
您将学到的内容
- 了解如何将 MATLAB 用于机器学习
- 解释数据和特征在机器学习中的重要性
- 定义超参数调整的概念
- 在 MATLAB 中应用自动机器学习 (AutoML)
- 执行特征选择以减少分类的特征数量
- 在超参数调整期间使用贝叶斯优化进行模型选择
关键要点
- 构建良好的机器学习模型是一个迭代过程，需要付出相当大的努力才能使模型准确且稳健。
- 训练和优化模型、调整参数以及选择有价值的特征可能是繁琐而复杂的任务。
- MATLAB 可通过 AutoML 执行机器学习，包括使用贝叶斯优化进行超参数调整和模型选择。
- 通过特征选择减少特征数量可用于执行分类。
- 本模块所学技能可应用于私营部门、政府、学术界以及个人项目（如智能家居系统）中的项目。
常见问题
在这门 MATLAB 机器学习课程中我将学到什么？
您将了解如何使用 AutoML 将 MATLAB 用于机器学习，学习数据和特征的重要性，并理解超参数调整的概念，包括使用贝叶斯优化进行模型选择以及用于分类的特征选择。
本模块涵盖哪些主题？
模块涵盖 MATLAB 中的自动机器学习 (AutoML)、特征选择和超参数调整。
我可以在哪里应用本课程所学知识？
完成模块后，您可以将所学知识应用于任何涉及机器学习的项目或任务，包括私营部门、政府、学术界以及个人或家居项目（如智能家居系统）。
本课程有助于培养哪些技能？
本课程有助于培养自动化机器学习、Google AutoML、机器学习、机器学习算法、机器学习方法和 MATLAB 方面的技能。
