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MATLABによるAI
【その他の掲載内容】 ■一般的な回帰アルゴリズム ■モデルの改善 ■特徴選択 ■特徴変換 ■ハイパーパラメータ調整 ■参考資料 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【その他の掲載内容】 ■主成分分析（PCA）の利用 ■因子分析の利用 ■非負値行列因子分解の利用 ■次のステップ ■参考資料 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【その他の掲載内容】 ■ステップ1：データを読み込む ■ステップ2：データの前処理を行う ■ステップ3：特徴量を抽出する ■ステップ4：モデルの構築・学習を行う ■ステップ5：モデルを改善する ■参考資料 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【その他の掲載内容】 ■使用するアルゴリズムの決定方法 ■いつ機械学習を使うべきか ■実世界の事例 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
セクション 1: 基礎と環境の設定 セクション 2: 報酬と方策の構造 セクション 3: 学習の理解と展開
ホワイトペーパーをダウンロード して、ぜひ詳細をご覧ください。
さらに、事例と併せて知っておきたいディープラーニングの実装においてポイントとなる周辺技術についても解説しています。
【その他の掲載内容】 ■LSTM アーキテクチャ ■音声認識のためのスペクトログラムの使用 ■ディープラーニングネットワークの展開 ■ディープラーニングの便利なツール ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【その他掲載内容(抜粋)】 ■実践例 2: 転移学習 1. 学習済みネットワークのインポート 2. 新しいタスクを実行するためのネットワークの設定 3. 新しいデータでネットワークの学習 4. ネットワークの評価 ■画像以外のデータ ■LSTM アーキテクチャ ■音声認識のためのスペクトログラムの使用 など ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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