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深度学习信号处理应用程序和机器学习
概述
深度学习和机器学习信号的有力工具来构建应用程序和时间序列数据在范围广泛的行业。这些应用程序从预测性维护和健康监测到金融投资组合预测和高级驾驶员辅助系统。
在这个会话,通过详细的示例,我们将展示几个技术和应用MATLAB构建预测模型对于实际的应用程序。我们将介绍如何构建你的信号数据集,标签信号使用应用程序和数据进行预处理。我们将探索各种特征提取技术,有助于创建健壮的和准确的人工智能模型。我们还将研究的关键是什么类型的网络用于深度学习和它们是如何应用以及如何训练模型可以部署在嵌入式硬件。
突出了
- 轻松地管理使用数据存储信号的数据集
- 使用信号贴标签机和信号分析仪应用人工智能工作流
- 特征提取技术包括AutoML技术,如小波散射和时频表示
- 使用gpu加速的训练和部署等嵌入式硬件覆盆子π
的主持人
MathWorks Esha沙是一个产品经理专注于信号处理和小波工具箱。她支持MATLAB用户专注于先进的信号处理和人工智能工作流。在加入MathWorks之前,她收到了来自达特茅斯学院的工程管理硕士学位,在浦那大学电子与通信工程学士,印度
记录:2021年2月24日
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