Artificial Intelligence voor developers
In deze cursus leer je werken met Machine Learning in Matlab, met focus op praktische toepassing binnen de Matlab-omgeving. Je bouwt en traint zowel supervised als unsupervised modellen met behulp van de Machine Learning Toolbox en leert datasets voorbereiden en analyseren. Daarnaast leer je modellen evalueren, optimaliseren en de resultaten inzichtelijk maken met Matlab-visualisaties.
Machine Learning (ML) is binnen Matlab een krachtig middel om data te analyseren en modellen te ontwikkelen. In deze cursus werk je direct met Matlab om algoritmes toe te passen die patronen herkennen en leren van data, zonder alles handmatig te programmeren. Matlab vormt hierbij de basis voor het bouwen van reproduceerbare en schaalbare analyses, ondersteund door krachtige rekenfuncties en toolboxes. Wij bij Geo-ICT passen Machine Learning in Matlab toe om de potentie van geo-informatie en geodata volledig te benutten, zodat inzichten direct vertaald kunnen worden naar praktische toepassingen.
Er zijn verschillende subcategorieën binnen Machine Learning die je in Matlab toepast:
Deze technieken worden binnen Matlab toegepast op datasets en workflows die direct relevant zijn voor analyse en modellering. Van het structureren van data tot het bouwen van modellen en het visualiseren van resultaten: alles gebeurt binnen één geïntegreerde omgeving.
Of je nu nieuw bent in Machine Learning of je Matlab-vaardigheden wilt verdiepen, de cursus “Machine Learning met Matlab” leert je hoe je ML-concepten concreet implementeert in Matlab. Je leert niet alleen theorie, maar vooral hoe je met Matlab data omzet naar modellen en inzichten.
Voor deze cursus is voorkennis van de programmeeromgeving Matlab vereist, indien dit niet het geval is verwijzen we je graag naar de cursus Matlab basis.
Machine Learning binnen Matlab is een praktische manier om data te analyseren en modellen te bouwen met behulp van ingebouwde algoritmes en functies. In de kern gebruik je Matlab om data te verwerken, modellen te trainen en resultaten te evalueren.
Met Matlab kun je datasets importeren, transformeren en analyseren, waarna je direct Machine Learning-modellen kunt toepassen. Denk aan het gebruik van functies voor classificatie, regressie en clustering, zonder dat je complexe algoritmes zelf hoeft te implementeren.
Binnen Geo-ICT gebruiken we Matlab om geo-data te analyseren, bijvoorbeeld door satellietdata te verwerken, tijdreeksen te analyseren of patronen te herkennen in ruimtelijke datasets. Matlab maakt het mogelijk om deze analyses efficiënt en reproduceerbaar uit te voeren.
In deze cursus leer je hoe je Machine Learning-modellen opzet, traint en toepast in Matlab. Van supervised en unsupervised technieken tot het evalueren van modelprestaties. De nadruk ligt op praktisch werken met Matlab en het opbouwen van complete workflows.
Matlab is een krachtig platform voor het ontwikkelen en toepassen van Machine Learning-modellen. Dankzij de combinatie van wiskundige functies, scripting en gespecialiseerde toolboxes kun je snel en efficiënt modellen bouwen.
Hier zijn enkele kernpunten die het belang van Matlab onderstrepen:
Enkele praktische voordelen van Matlab in ML-projecten zijn:
Je leert de belangrijkste Machine Learning-concepten en hoe deze in Matlab worden toegepast, zoals classificatie, regressie, overfitting en modelvalidatie. De focus ligt op het begrijpen én direct implementeren van deze concepten in Matlab.
Je leert hoe je modellen ontwikkelt en toepast in Matlab:
De cursus Machine Learning met Matlab richt zich volledig op praktische toepassing binnen Matlab en bereidt je voor op het werken met data in technische en geo-omgevingen.
Kiezen voor onze cursus Machine Learning met Matlab bij Geo-ICT betekent dat je leert hoe je data analyseert, modellen bouwt en resultaten toepast binnen één krachtige omgeving. Zo ontwikkel je direct toepasbare vaardigheden voor het werken met geo-data en technische datasets.
Hulp nodig?
Neem contact met ons opDe eerste dag staat in het teken van de fundamenten van Machine Learning in Matlab en het opzetten van een eerste praktische workflow. We starten met een korte introductie van de belangrijkste ML-concepten, waarbij direct de koppeling wordt gemaakt naar Matlab-functionaliteit zoals classificatie, regressie en clustering. Deelnemers krijgen inzicht in hoe deze technieken concreet worden toegepast met Matlab-functies en scripts binnen geo-data.
Na deze basis volgt een hands-on kennismaking met de Statistics and Machine Learning Toolbox. Deelnemers leren datasets inlezen (bijv. met readtable), bewerken en voorbereiden in Matlab (tabellen en matrices). Vervolgens passen we supervised learning toe met functies zoals fitlm (lineaire regressie) en fitclinear of fitcsvm (classificatie), inclusief het splitsen van data in training- en testsets en het evalueren van modellen.
De dag wordt afgesloten met praktische oefeningen waarin deelnemers zelfstandig een eerste Machine Learning-model opzetten in Matlab. Hierbij werken we met (geo-)datasets en ligt de nadruk op het doorlopen van een complete workflow: van data-import en preprocessing tot modeltraining en eenvoudige visualisatie van de resultaten.
Op de tweede dag ligt de nadruk op het verdiepen van Machine Learning in Matlab en het uitbreiden van de workflow met meer geavanceerde technieken. We werken met unsupervised learning zoals clustering (kmeans) en dimensiereductie (pca), en maken kennis met neurale netwerken binnen de Deep Learning Toolbox. Deelnemers leren hoe deze technieken in Matlab worden toegepast om patronen en structuren te herkennen in (geo-)data.
Deelnemers passen deze methodes direct toe op realistische datasets, zoals satellietbeelden of sensordata. Hierbij werken ze met Matlab-functies voor data-analyse en visualisatie, zoals het plotten van clusters, feature-ruimtes en modeluitkomsten, zodat zowel de inputdata als de resultaten inzichtelijk worden.
Naast de technische verdieping besteden we aandacht aan modeloptimalisatie in Matlab. Deelnemers leren omgaan met overfitting en underfitting en passen technieken toe zoals cross-validatie (crossval) en hyperparameter tuning om modelprestaties te verbeteren.
De cursus eindigt met een praktijkgerichte case study waarin deelnemers zelfstandig een complete Machine Learning-workflow in Matlab uitvoeren. Van data-import en preprocessing tot modelkeuze, training en evaluatie. Deze eindopdracht laat zien hoe Matlab effectief ingezet kan worden voor het oplossen van geo-informatievraagstukken.
Heb je vragen over de inhoud van de cursus? Of twijfel je of de cursus aansluit bij jouw leerdoelen of wensen? Liever incompany of een privé cursus? We helpen je graag verder.
Ja, basiskennis van Matlab is vereist om het meeste uit de cursus te halen. We gaan direct aan de slag met de Statistics and Machine Learning Toolbox en Deep Learning Toolbox, waardoor enige vertrouwdheid met de programmeeromgeving nodig is. Beschik je nog niet over deze kennis? Dan adviseren we eerst onze cursus Matlab basis.
We werken vooral met geo-informatie en geodata, zoals satellietbeelden, sensordata en tijdreeksgegevens. Zo leer je hoe Machine Learning in Matlab kan worden toegepast op realistische en herkenbare datasets die relevant zijn voor geo-informatievraagstukken.
Beide cursussen behandelen dezelfde kernconcepten van Machine Learning. Het verschil zit in de programmeeromgeving: Python biedt een breed ecosysteem van open-source bibliotheken, terwijl Matlab uitblinkt in geïntegreerde toolboxes, gebruiksvriendelijke visualisatie en een sterke positie binnen engineering en wetenschappelijke toepassingen. Deze cursus richt zich dus specifiek op het inzetten van Matlab voor Machine Learning-projecten.
Na afloop kun je zelfstandig datasets importeren, voorbereiden en analyseren in Matlab, supervised en unsupervised modellen bouwen en evalueren, en resultaten visualiseren. Bovendien ben je in staat Machine Learning-technieken te vertalen naar oplossingen voor geo-informatievraagstukken uit jouw eigen werkveld.
