Mashinali o’qitishning matlab asosan raqamli hisoblash

MASHINALI O’QITISHNING MATLAB ASOSAN RAQAMLI HISOBLASH

Mashinani o'rganish uchun MATLAB asosidagi raqamli hisoblashning ba'zi misollari:

Neyron tarmoqni o'rgatish:

MATLAB har xil turdagi neyron tarmoqlarni o'rgatish uchun o'rnatilgan funktsiyalarni taqdim etadi, masalan, oldinga neyron tarmoqlari, konvolyutsion neyron tarmoqlari va takroriy neyron tarmoqlari. Siz ushbu funksiyalardan maʼlumotlar toʻplamida neyron tarmoqni oʻrgatish uchun foydalanishingiz mumkin, soʻngra yangi maʼlumotlar boʻyicha bashorat qilish uchun oʻqitilgan tarmoqdan foydalanishingiz mumkin.

Klasterlash algoritmlarini amalga oshirish:

MATLAB turli xil klasterlash algoritmlarini amalga oshirish uchun funktsiyalarni taqdim etadi, masalan, k-o'rtacha klasterlash, ierarxik klasterlash va loyqa klasterlash. Siz maʼlumotlaringizni klasterlash uchun ushbu funksiyalardan foydalanishingiz mumkin va keyin olingan klasterlardan keyingi tahlil yoki vizualizatsiya uchun foydalanishingiz mumkin.

Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish:

MATLAB mashinani o'rganish dasturlari uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan keng ko'lamli vizualizatsiya vositalarini taqdim etadi. Masalan, siz ma'lumotlaringizning tarqalish chizmalarini yaratish uchun scatter funksiyasidan yoki 3D sirt chizmalarini yaratish uchun bemaqsad funksiyasidan foydalanishingiz mumkin. Maʼlumotlaringizning issiqlik xaritalarini yaratish uchun issiqlik xaritasi funksiyasidan yoki maʼlumotlar taqsimotining histogrammalarini yaratish uchun gistogramma funksiyasidan ham foydalanishingiz mumkin.

Matn tahlili:

MATLAB hissiyotlarni tahlil qilish, mavzuni modellashtirish va matnni tasniflash kabi matn tahlilini amalga oshirish uchun funktsiyalarni taqdim etadi. Siz ushbu funksiyalardan matn ma'lumotlarini tahlil qilish va undan mazmunli tushunchalarni olish uchun foydalanishingiz mumkin.

Rasmga ishlov berish:

MATLAB tasvirni segmentatsiyalash, ob'ektni aniqlash va xususiyatlarni ajratib olish kabi turli xil tasvirlarni qayta ishlash vazifalarini bajarish uchun funktsiyalarni taqdim etadi. Siz ushbu funksiyalardan mashinani oʻrganish ilovalari uchun tasvirlarni tahlil qilish va qayta ishlash uchun foydalanishingiz mumkin.

Signalni qayta ishlash:

MATLAB filtrlash, Furye tahlili va to'lqinli tahlil kabi signallarni qayta ishlash vazifalarini bajarish uchun funktsiyalarni taqdim etadi. Siz ushbu funksiyalardan signallarni tahlil qilish va ulardan mashina oʻrganish ilovalari uchun mazmunli xususiyatlarni olish uchun foydalanishingiz mumkin.

Umuman olganda, MATLAB turli xil mashinalarni o'rganish dasturlari uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan keng ko'lamli raqamli hisoblash vositalarini taqdim etadi.

MATLAB da signalni qayta ishlashga misol:

Aytaylik, bizda shovqin bilan buzilgan signal bor. Biz shovqinni past chastotali filtr yordamida filtrlashni xohlaymiz. Ushbu filtrlash jarayonini quyidagi tarzda amalga oshirish uchun MATLAB dan foydalanishimiz mumkin:

Ushbu misolda biz birinchi navbatda shovqinli signalni ikkita sinus to'lqin (5 Gts va 20 Gts chastotalar bilan) va ba'zi tasodifiy shovqinlarning yig'indisi sifatida aniqlaymiz. Keyin MATLAB da Butterworth filtri dizayni funksiyasidan foydalangan holda past chastotali filtrni loyihalashtiramiz. Biz 10 Gts chastotani o'chirish chastotasini belgilaymiz, ya'ni filtr 10 Gts dan past chastotalarni o'tkazishga va 10 Gts dan yuqori chastotalarni susaytirishga imkon beradi. Filtrni filtr tomonidan kiritilgan har qanday faza buzilishlarini olib tashlash uchun nol fazali filtrlashni amalga oshiradigan filtr filtri funksiyasidan foydalangan holda signalga qo'llaymiz. Va nihoyat, filtrlash jarayonining ta'sirini ko'rish uchun biz asl signalni ham, filtrlangan signalni ham chizamiz.