Dieser Kurs bietet eine praktische Einführung in Techniken des maschinellen Lernens für die Datenanalyse in MATLAB und konzentriert sich dabei auf weit verbreitete Methoden für technische Anwendungen in der Praxis.

Zunächst beschäftigen Sie sich mit den Kernkonzepten des maschinellen Lernens, darunter Modell-Workflows, Datenaufbereitung und die Faktoren, die die Modellleistung beeinflussen. Anschließend konzentriert sich der Kurs auf zwei beliebte Techniken – Support-Vektor-Maschinen und künstliche neuronale Netze – sowie auf MATLAB-Apps, die die Modellerstellung und -bewertung vereinfachen. Anhand praktischer Beispiele bereiten Sie Daten auf, erstellen Workflows für maschinelles Lernen und wenden Klassifizierungs- und Regressionsmethoden auf Probleme aus Wissenschaft und Technik an. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, mit MATLAB Vorhersagemodelle für praktische Anwendungen zu entwickeln, zu testen und zu bewerten. In Zusammenarbeit mit MathWorks erhalten eingeschriebene Teilnehmer für die Dauer des Kurses Zugang zu MATLAB.