Machine Learning Matlab

In deze cursus leer je machine learning toepassen in Matlab met de Statistics en Deep Learning Toolbox, gericht op geo-informatie en geodata-analyse.

Begrijpen van de basisprincipes van machine learning: supervised, unsupervised en reinforcement learning. Werken met Matlab-toolboxes zoals de Statistics and Machine Learning Toolbox en Deep Learning Toolbox. Bouwen, trainen en evalueren van modellen met classificatie, regressie en clustering. Voorbereiden, opschonen en analyseren van geo-datasets binnen Matlab. Visualiseren van data en modelresultaten met de ingebouwde functies van Matlab.

Dag 1 – Introductie en fundamenten Inleiding in de basisconcepten van machine learning en de rol van Matlab hierin. Je leert supervised en unsupervised learning begrijpen en toepassen. We verkennen hoe datasets worden geïmporteerd, opgeschoond en voorbereid in Matlab, en passen supervised learning technieken toe zoals lineaire en logistische regressie. De dag sluit af met begeleide oefeningen waarin deelnemers hun eerste modellen opzetten en evalueren. Dag 2 – Toepassing en verdieping Op de tweede dag ligt de nadruk op geavanceerdere technieken zoals clustering, dimensiereductie en neurale netwerken met Matlab’s toolboxes. We behandelen het voorkomen van overfitting en het verbeteren van prestaties via parameteroptimalisatie. Deelnemers werken aan een praktijkcase met geo-data, waarbij zij zelfstandig een machine learning-oplossing opzetten en visualiseren. De dag sluit af met het presenteren en bespreken van resultaten.

Begrijpen en toepassen van de basisprincipes van machine learning in Matlab. Effectief gebruiken van Matlab-toolboxes voor data-analyse, modelontwikkeling en evaluatie. Zelfstandig supervised en unsupervised modellen bouwen, trainen en testen met geo-informatie. Resultaten visualiseren en interpreteren om geo-informatievraagstukken op te lossen.