MATLAB는 광범위한 툴박스 및 사용자 친화적 인터페이스로 머신러닝 모델을 개발하는 인기 플랫폼입니다. 이 문서는 데이터 준비부터 모델 배포까지 MATLAB for machine 학습 프로젝트를 사용하는 방법에 대한 기본 개요를 제공합니다.

MATLAB 시작하기

시작하려면 통계 및 기계 학습 도구 상자와 함께 MATLAB 설치가 필요합니다. 이 도구는 데이터 분석, 모델 교육 및 평가에 필요한 기능과 응용 프로그램을 제공합니다.

Data를

데이터 준비는 청소, 정상화 및 분할 데이터를 교육 및 테스트 세트로 포함합니다. MATLAB는 ]readtable와 같은 기능을 제공합니다. 데이터 가져 오기 및 normalize]는 스케일링 기능을 제공합니다.

교육 기계 학습 모델

MATLAB는 분류, 회귀 및 클러스터링에 대한 여러 가지 알고리즘을 제공합니다. fitctree]과 같은 기능을 사용하여 결정 나무 또는 fitcsvm과 같은 기능을 사용하여 벡터 기계를 지원합니다. 분류 학습자는 모델 교육 및 비교를 위한 그래픽 인터페이스를 제공합니다.

모델 및 배포

모델 성능은 정확도, 정밀도 및 리콜과 같은 메트릭을 사용하여 평가 될 수 있습니다. MATLAB의 Predict] 함수는 테스트 데이터에 모델을 평가하는 데 도움이 됩니다. 만족하면 모델은 MATLAB Compiler를 사용하여 배포하거나 다른 응용 프로그램에 통합 할 수 있습니다.