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.
Número de páginas | 375 |
Edição | 1 (2024) |
Idioma | Português |
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