Matlab Para Aprendizado De Máquina

Domine as ferramentas MATLAB para criar aplicações de aprendizado de máquina por meio de escrita de código eficaz, guiado por exemplos práticos que mostram a versatilidade do aprendizado de máquina em aplicações do mundo real Características principais: Trabalhe com a caixa de ferramentas de aprendizado de máquina MATLAB para implementar uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina Avalie, implante e operacionalize seus modelos personalizados, incorporando detecção de viés e monitoramento de pipeline Descubra abordagens eficazes de aprendizagem profunda para visão computacional, análise de séries temporais e previsões Descrição do livro: Descubra por que o ambiente de programação MATLAB é altamente preferido por pesquisadores e especialistas em matemática para aprendizado de máquina com este guia projetado para aprimorar sua proficiência em aprendizado de máquina e aprendizado profundo usando MATLAB, abrindo caminho para aplicações avançadas.

Ao navegar pelas versáteis ferramentas de aprendizado de máquina no ambiente MATLAB, você aprenderá como interagir perfeitamente com o espaço de trabalho.

Em seguida, você passará para a limpeza de dados, mineração de dados e análise de vários tipos de dados no aprendizado de máquina, além de visualizar os valores dos dados em um gráfico.

À medida que avança, você explorará diversas técnicas de classificação e regressão, aplicando-as habilmente com funções MATLAB. Este livro ensina os fundamentos das redes neurais, orientando você no ajuste de dados, reconhecimento de padrões e análise de cluster.

Você também explorará técnicas de seleção e extração de recursos para melhoria de desempenho por meio da redução de dimensionalidade. Por fim, você aproveitará as ferramentas MATLAB para aprendizado profundo e gerenciamento de redes neurais convolucionais.

Ao final do livro, você será capaz de juntar tudo aplicando os principais algoritmos de aprendizado de máquina em cenários do mundo real.

O que você aprenderá: Descubra diferentes maneiras de transformar dados em insights valiosos Explore os diferentes tipos de técnicas de regressão Compreenda os fundamentos da classificação por meio de Naive Bayes e árvores de decisão Use clustering para agrupar dados com base em medidas de similaridade Execute ajuste de dados, reconhecimento de padrões e análise de cluster Implementar seleção e extração de recursos para redução de dimensionalidade Aproveite as ferramentas MATLAB para exploração de aprendizagem profunda Para quem é este livro: Este livro é para engenheiros de ML, cientistas de dados, engenheiros de DL e engenheiros de CV/PNL que desejam usar o MATLAB para aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

Uma compreensão fundamental dos conceitos de programação é necessária para começar.