기계 학습 모델은 데이터 분석, 예측 및 자동화에 널리 사용됩니다. MATLAB는 이러한 모델을 개발 및 배포하기위한 포괄적 인 환경을 제공합니다. 이 문서는 MATLAB의 기계 학습 모델을 구현하는 기본 관련 단계를 소개합니다.

MATLAB 시작하기

MATLAB는 기계 학습에 대한 다양한 도구와 기능을 제공합니다. 사용자는 내장 알고리즘에 액세스하거나 사용자 정의 모델을 개발할 수 있습니다. MATLAB Machine Learning Toolbox는 훈련, 테스트 및 검증 모델의 과정을 단순화합니다.

Data를

Data Preparation은 중요한 단계입니다. 그것은 청소, 정상화 및 나누는 자료가 훈련 및 테스트 세트로 포함합니다. Proper 자료 취급은 더 나은 모형 성과 및 정확도를 지킵니다.

교육 모델

MATLAB의 기계 학습 모델을 훈련하려면 결정 나무, 지원 벡터 기계, 또는 신경 네트워크와 같은 적절한 알고리즘을 선택하십시오. 모델을 적합하고 최적의 결과를 위해 매개 변수를 조정하는 훈련 데이터를 사용합니다.

증발 및 배포

모델 평가는 unseen 데이터를 사용하여 정확도를 테스트합니다. MATLAB는 정확도, 정밀도 및 리콜과 같은 성능 측정을 평가하는 기능을 제공합니다. 검증되면 모델은 MATLAB 내에서 배포되거나 다른 응용 프로그램에 통합 할 수 있습니다.