Jasa Pembuatan Matlab | Pembelajaran Mesin untuk Ilmu Data menggunakan MATLAB

Deskripsi Kursus Dasar 

Kursus ini untuk Anda  jika Anda ingin benar-benar merasakan teknik Pembelajaran Mesin  tanpa harus  mempelajari semua matematika yang rumit . Selain itu, kursus ini juga untuk Anda  jika Anda telah mempelajari teori pembelajaran mesin berjam-jam sebelumnya  tetapi tidak pernah mendapatkan perubahan atau mengetahui  cara menerapkan dan memecahkan masalah ilmu data dengannya. 

Pendekatan dalam kursus ini sangat praktis  dan  kita akan memulai semuanya dari awal . Kami akan segera memulai pengkodean setelah beberapa materi pengantar dan kami mencoba untuk menjaga agar teori tetap minimal. Semua pengkodean akan dilakukan di MATLAB yang merupakan salah satu bahasa pemrograman dasar untuk mahasiswa insinyur dan sains dan sering digunakan oleh kelompok riset sains data terkemuka di seluruh dunia.

Di bawah ini adalah garis besar singkat dari kursus ini.

Segmen 1: Pengantar kursus

Pada bagian ini kita meluangkan waktu untuk berbicara tentang topik yang akan Anda pelajari, pendekatan pembelajaran yang digunakan dalam kursus, detail penting tentang MATLAB untuk Anda mulai. Ini akan memberi Anda gambaran tentang apa yang diharapkan dari kursus.

Segmen 2: Pemrosesan awal data 

Kita perlu menyiapkan dan memproses data kita sebelum menerapkan algoritme dan teknik Ilmu Data. Bagian ini membahas teknik preprocessing yang penting dan membahas topik-topik seperti menyingkirkan outlier, menangani nilai yang hilang, mengonversi data kategorikal ke bentuk numerik, dan penskalaan fitur.

Segmen 3: Algoritma Klasifikasi pada MATLAB

Algoritma klasifikasi adalah kelas penting dari algoritma Ilmu Data dan harus dipelajari oleh setiap ilmuwan data. Bagian ini tidak hanya memberikan intuisi di balik beberapa algoritma klasifikasi yang paling umum digunakan tetapi juga menyediakan implementasi di MATLAB. Algoritma yang kami bahas adalah

• K-Tetangga Terdekat
• Naif Bayesain
• Mendukung Mesin Vektor
• Pohon Keputusan
• Analisis Diskriminan
• Ansambel

Selain itu, kami juga membahas cara mengevaluasi kinerja pengklasifikasi menggunakan metrik yang berbeda.

Segmen 4: Algoritma Clustering di MATLAB

Bagian ini memperkenalkan beberapa algoritma pengelompokan yang umum digunakan bersama dengan intuisi dan implementasinya di MATLAB. Kami juga membahas batasan algoritme pengelompokan dengan melihat kinerjanya saat kluster memiliki ukuran, bentuk, dan kepadatan yang berbeda. Algoritma yang kami bahas di bagian ini adalah

• K-Means
• Pergeseran
• DBSCAN
• Pengelompokan Hirarki

Di bagian yang sama, kami juga membahas aplikasi praktis dari algoritme pengelompokan dengan melihat aplikasi kompresi gambar dan pengelompokan kalimat. Bagian ini memberikan beberapa intuisi mengenai kekuatan pengelompokan dalam tugas analisis data kehidupan nyata.

Segmen 5: Pengurangan Dimensi

Pengurangan dimensi adalah cabang penting dari algoritma dalam Ilmu Data. Pada bagian ini kami menunjukkan cara mengurangi dimensi untuk masalah Ilmu Data tertentu sehingga visualisasi menjadi mudah. Kami membahas algoritme PCA di bagian ini.

Segmen 6: Proyek: Analisis Malware

Di bagian ini kami menyediakan proyek mendetail tentang analisis malware dari salah satu makalah penelitian terbaru. Kami menyediakan pengantar tentang cara menyelesaikan proyek. Ini akan memberi Anda beberapa pengalaman langsung untuk menganalisis masalah Ilmu Data.

Segmen 7: Pemrosesan awal data 

Pada bagian ini kita mendalami topik preprocessing data dan membahas banyak topik menarik. Topik pada bagian ini meliputi

Menangani data yang hilang menggunakan

• Menghapus strategi
• Menggunakan rata-rata dan modus
• Nilai Radom untuk menangani data yang hilang
• Strategi berbasis kelas
• Mempertimbangkan sebagai nilai khusus

Berurusan dengan Variabel Kategori menggunakan

• Satu pengodean
• Pengkodean berbasis frekuensi
• Pengkodean berbasis target
• Pengkodean di hadapan pesanan

Deteksi Outlier menggunakan

• 3 aturan sigma
• Aturan plot kotak
• Aturan berbasis histogram
• Faktor outlier lokal
• Outlier dalam variabel kategorikal

Penskalaan Fitur dan Diskritisasi Data