Table of Contents
مدل های یادگیری ماشین به طور گسترده ای برای تجزیه و تحلیل داده ها، پیش بینی و اتوماسیون استفاده می شود. MATLAB یک محیط جامع برای توسعه و استقرار این مدل ها فراهم می کند.این مقاله گام های اساسی در اجرای مدل های یادگیری ماشین در MATLAB را معرفی می کند.
شروع کار با MATLAB
MATLAB ابزارهای مختلف و توابع برای یادگیری ماشین را ارائه می دهد. کاربران می توانند به الگوریتم های داخلی دسترسی پیدا کنند یا مدل های سفارشی را توسعه دهند. ابزار یادگیری ماشین MATLAB فرآیند آموزش، آزمایش و مدل های معتبر را ساده می کند.
آماده سازی داده ها
آماده سازی داده یک گام مهم است.این شامل تمیز کردن، عادی سازی و تقسیم داده ها به آموزش و آزمایش مجموعه داده های مناسب عملکرد مدل بهتر و دقت است.
آموزش مدل
برای آموزش یک مدل یادگیری ماشینی در MATLAB، یک الگوریتم مناسب مانند درختان تصمیم، ماشین های بردار یا شبکه های عصبی را انتخاب کنید.از داده های آموزشی برای متناسب با مدل و تنظیم پارامترهای برای نتایج مطلوب استفاده کنید.
ارزیابی و استقرار
ارزیابی مدل شامل تست دقت آن با استفاده از داده های دیده نشده است. MATLAB توابع را برای ارزیابی معیارهای عملکردی مانند دقت، دقت و یادآوری فراهم می کند.هنگامی که مدل های معتبر می توانند در MATLAB مستقر شوند یا برای ادغام در سایر برنامه ها صادر شوند.