Мтлб машина: Недопустимое название | Воины и военная техника вики

МНОГОЦЕЛЕВОЙ ТЯГАЧ (МТЛБ) | Новости и события компании «СТМ»

Многоцелевой тягач лёгкий бронированный (МТЛБ) — это быстроходный вездеход, предназначенный для доставки людей и транспортировки грузов в закрытом отапливаемом кузове в условиях бездорожья, снежных заносов, топкого грунта.

  

МТЛБ используется, также, как шасси для большого количества технологического оборудования, работы в геологоразведке, обустройстве дорог, буксировки прицепов, для охоты в труднодоступных местах.

Вездеход МТЛБ оборудован цельнометаллической кабиной для посадки двух человек, а также закрытым кузовом для перевозки грузов или людей, в количестве одиннадцати человек.

Моторное отделение МТЛБ отличается свободным доступом к деталям и узлам двигательной установки. Водитель со своего посадочног места имеет возможность включать предпусковой подогреватель, производить запуск двигателя, включать другие системы машины.

Для эксплуатации в условиях крайнего севера, на вездеходе МТЛБ предусмотрен дополнительный отопитель, в добавок к штатной «печке», создающий комфортную температуру как для водителя, так и для пассажиров.

Кабина имеет широкий обзор, позволяющий уверенно вести вездеход МТЛБ в дневных и ночных условиях. Дополнительный обзор в тёмное время суток обеспечивают две фары и фара — искатель.

В первые послевоенные годы в СССР был создан артиллерийский бронированный тягач АТ-П, предназначенный для буксировки противотанковых пушек и гаубиц калибра до 122 мм. Впоследствии ему на замену разработали многоцелевой бронированный тягач МТ-ЛБ, который первоначально использовался для буксировки 100-мм противотанковых пушек Т-12, а затем получил большое распространение и для выполнения других задач.

Конструкция

Экипаж машины располагался в передней части корпуса в отделении управления, за которым по левому борту установили двигатель. В кормовой части оборудовали транспортно-десантное отделение, в котором могли разместиться до 11 мотострелков с вооружением. Посадка и высадка десанта осуществлялись через две двери в корме и/или два верхних люка.

В передней части корпуса справа был установлен 7,62-мм пулемет во вращающейся башенке с ручным механизмом поворота. Ходовая часть включала торсионную подвеску, по бортам — по шесть опорных катков, таких же, как у танка ПТ-76 и БТР-50, ведущему колесу (впереди) и ленивцу (сзади). Стандартная гусеница имела ширину 350 мм, однако при действиях на снежной целине или на очень мягком грунте для снижения удельного давления и повышения проходимости устанавливали гусеницы с широкими траками (565 мм). В советском Заполярье МТ-ЛБ использовались в качестве БМП.

Многие элементы шасси МТ-ЛБ являются едиными для многочисленных специальных бронированных машин.

МТ-ЛБ —плавающая машина, движение на плаву с максимальной скоростью 6 км/ч обеспечивается за счет вращения гусеничных лент. В стандартную комплектацию входили приборы ночного видения и система защиты от ОМП. На шасси базовой модели были созданы командирская МТ-ЛБУ, MT-COH с РЛС засечки стреляющей артиллерии, ЗРК «Стрела-10» с четырьмя ПУ ЗУР, инженерная машина с бульдозерным отвалом и передвижная техническая мастерская МТЛ-ЛБ.

Последняя также могла использоваться как БРЭМ — в передней части корпуса установили А-образную стрелу крана, имелась лебедка и другое специальное оборудование. Наконец,на шасси МТ-ЛБ была создана самоходная 122-мм гаубица 2С1 «Гвоздика», которая в конце 1970-х годов была принята на вооружение Советской Армии и до сих пор остается в строю не только в странах бывшего СССР, но и во многих других государствах мира.

Штатное оборудование состоит из башенной установки 7,62-мм пулемета, системы защиты от ОМП и приборов ночного видения. Для действий в глубоком снегу или на заболоченной местности могут устанавливаться уширенные гусеницы для уменьшения удельного давления на грунт и повышения проходимости. Машина выпускалась также по лицензии в Болгарии и Польше.

ХАРАКТЕРИСТИКИ МТЛБ 

Экипаж — 2+11 человек

Вооружение:

основное — 7,62-мм пулемет

Боевая масса — 11,9т

Удельная мощность двигателя—20,16л. с/т

Длина по корпусу — 6,454 м

Ширина — 2,86 м

Высота — 1,865 м

Клиренс — 0,4 м

Максимальная скорость хода по шоссе — 61,5 км/ч

Запас хода — 500 км

Высота преодолеваемой стенки — 0,61 м

Ширина преодолеваемого рва — 2,41 м

Глубина брода — плавает

Силовой блок — 8-цилиндровый V-образный дизель ЯМЗ-238В мощностью 240 л.с.; неавтоматическая механическая трансмиссия обеспечивает 6 скоростей передним и 1 задним ходом

Вездеход модели МТЛБ — машина для армии

МТЛБ – это армейский вездеход с многолетней историей, который присутствует на вооружении российской армии долгие десятилетия и неоднократно отлично показывал себя в ходе различных вооруженных конфликтов.

Оглавление

1. История создания вездехода МТЛБ
2. Описание и назначение машины МТЛБ
3. Технические характеристики
4. Основное вооружение машины
5. Броневая защита вездехода
6. Модификации МТЛБ
7. Видео «МТЛБ с кабиной и кунгом»

Модель известна и под другим названием – «Объект-6», но литеры из приведенной выше аббревиатуры расшифровываются как многоцелевой транспортер-тягач легкий бронированный.

О том, что он собой представляет, как разрабатывался и где применялся, пойдет речь в нашем сегодняшнем разговоре.

История создания вездехода МТЛБ

Машина МТЛБ появилась на свет весьма интересно. В середине прошлого века военное руководство Советского Союза пришло к пониманию того, что необходимо срочно найти замену морально устаревшему артиллерийскому тягачу АТ-П, который в то время массово использовался вооруженными силами огромной страны.

Для экономии средств и ускорения выполнения задачи было принято решение о том, чтобы не создавать технику с нуля, а модифицировать модель, которая в то время уже находилась в серийном производстве, правда, имела несколько иную сферу применения. 

В основу военного МТЛБ лег транспортёр, выпускаемый под названием МТ-Л, единственным его отличием от последовал был обыкновенный, а не бронированный корпус. Говоря иными словами, чтобы выполнить поручение Минобороны, конструкторам требовалось всего лишь создать броню, практически не вмешиваясь в ключевые узлы и системы вездехода.

 

Решением проблемы занялись специалисты Харьковского тракторного завода, которые приступили к работе в 1964, а уже в 1966 справились с поставленной задачей, да не просто создали мощную армейскую технику, а даже пустили ее в серию. 

Описание и назначение машины МТЛБ

Говоря о назначении данной разновидности военной техники, следует отметить тот факт, что она применялась преимущественно как база для машин спецназа, тогда как шасси нередко использовалось на гражданке – в качестве обычного вездехода. С середины 80 годов прошлого века базовый вариант армейского вездехода (без пулемета и башни) нередко можно было увидеть на Крайнем Севере, где он восполнял нужды местной сферы народного хозяйства.

Важно

Транспортер был многоцелевым, то есть он использовался для выполнения целого ряда задач, начиная с транспортировки людей и груза, заканчивая перевозкой артиллерийских орудий. 

Боевое использование знаменитой «мотолыги» продолжалось вплоть до начала 21 века. Она прекрасно зарекомендовала себя во время Первой Чеченской войны и в ходе других военных кампаний.

Что касается особенностей этой военной машины, то при их описании необходимо начать с корпуса. Он был сварным, выпущенным из стальных плит небольшой толщины, которые с одной стороны обеспечивали модели требуемую маневренность, а с другой – гарантировали эффективную защиту от стрелкового оружия.

Такое конструктивное решение к тому же позволило добиться сравнительно небольшой массы, которая составляла 9,7 т. Скромный удельный вес обеспечил технике хорошую плавучесть, а отличная проходимость была достигнута специальной конструкцией гусениц, которые не оказывают большого давления на почву. 

Машина состоит из таких отделений:

•  Моторный отсек.
•  Отделение трансмиссии.
•  Рубка управления.
•  Транспортно-грузовой отсек.

Внутри достаточно свободного пространства как для членов экипажа, так и для пассажиров, что является одной из важнейших особенностей техники.
Трансмиссионный отсек находится в носовой части. Спереди расположено отделение управления, там же – башня с пулеметом, за которым обычно работает командир экипажа.

Моторный, грузовой и пассажирский отсеки размещены по центру и в хвосте вездехода. Посадка/высадка осуществляется через двери в кормовой части или через люки, которые находятся вверху. 

Управление традиционное для большинства единиц техники производства СССР – рычажное, оно присуще большинству советских машин на гусеничном ходу. Место механика-водителя адаптировано для управления в том числе и электроникой, данные от работы которой выводятся на расположенный спереди щиток.

«Мотолыга» способна достаточно быстро преодолевать и водные препятствия. Как уже говорилось выше, этому способствует небольшой вес.

Однако следует обратить внимание на тот факт, что расход топлива у данного аппарата весьма внушителен и составляет не менее ста литров топлива на сто км пути. Модификации, созданные для северных регионов, дополнительно оснащены мощной печкой, а гусеницы у них более широкие – в 350 мм, что позволяет легко и плавно перемещаться по любой поверхности.

Технические характеристики

Описывая эксплуатационные характеристики одного из самых известных армейских вездеходов России, необходимо отметить следующее:

Технические характеристики	Значения
Вес, т	9,7
Грузоподъемность, т	2,5
Возможность транспортировки прицепа, т	6,5
Гахбариты (ДхШВ), м	6,4х 2,8х 1,85
Число мест	2 в кабине, 11 – в кузове
Максимальная скорость, км/ч	61,5

Нельзя обойти вниманием двигатель МТЛБ, который представлен восьмицилиндровой дизельной силовой установкой ЯМЗ-238, мощностью 240 л. с. Подвеска независимая торсионная, управление рычажное. 

Важной особенностью трансмиссии является ее оригинальная конструкция, а также наличие двойного подвода мощности, благодаря которому машина может разворачиваться вокруг своей оси с радиусом, равным половине ее ширины. Это играет ключевую роль при необходимости передвижения узкой дорогой или лесистой местностью.

Перечисленная совокупность особенностей делает «мотолыгу» чуть ли не единственной техникой, которая способна ездить отдаленными и самыми труднодоступными регионами РФ. Широкие гусеницы МТЛБ характеризуются щадящим воздействием на почву, давление, оказываемое ими на поверхность, не превышает 0,45 кг на квадратный сантиметр.

Возможность передвижения по воде обусловлена наличием опорных катков с воздушной камерой и перемоткой гусениц. Перед преодолением водной преграды спереди поднимается водоотталкивающий щит, а по обе стороны корпуса опускаются гидродинамические щитки. В случае попадания воды в корпус включается водооткачивающая помпа. 

Основное вооружение машины

Рассказывая о характеристиках МТЛБ, нельзя не затронуть тему вооружения, ведь в первую очередь, это все же военная техника. В процессе проектирования модели задача о создании боевой машины не стояла – вездеход разрабатывался исключительно для перевозки грузов и личного состава, для перемещения артиллерийских орудий, а также в качестве универсального шасси для установки на нем всевозможных надстроек. Также «мотолыга» использовалась в качестве санитарной машины. 

От классического армейского грузовика, задачи которого этот вездеход по сути и выполняет, он отличается разве что гусеничным ходом, минимальным пулеметным вооружением и противострелковой броней.

Учитывая все эти нюансы, легкая броня и один только пулемет на борту присутствуют не для атаки, а исключительно для собственной защиты. Однако практика показывает, что при необходимости машина может защитить обстрелом из пулемета даже орудийные расчеты.

Броневая защита вездехода

 

Абзацем выше мы писали о том, что машина не предназначена для атаки, цель ее создания была несколько иной, отсюда и незначительная броневая защита. Она представлена сварным корпусом с применением катаных бронелистов, защищающих от ручного стрелкового оружия, осколков артиллерийских снарядов и мин небольшого радиуса действия. 

Модификации МТЛБ

Что ж, характеристики МТЛБ рассмотрели, самое время описать модификации, коих было немало.

МТ-ЛБВМК. Одной из наиболее простых и получивших при этом самое широкое распространение модификаций стал МТ-ЛБВМК, оснащенный обновленной башней с пулеметом 6П49 «КОРД» на 12,7 мм. Все остальные узлы и механизмы техники остались неизменными.

МТ-ЛБМ 6МА – это уже мощное артиллерийское орудие, оснащенное башней от БТР-80, которая фактически превращает машину в полноценный бронетранспортер с гусеничным приводом. Вездеход оборудован пулеметом КПВТ и 7,62-мм ПКТ, которые позволяют поражать танки и легкобронированные цели на поле боя. 

МТ-ЛБМ 6М1А3. Это модификация для перемещения мотострелковых частей, а также для сопровождения военных колонн и прочих объектов. Она же способна поражать живую силу и небольшие единицы техники противника, включая такие, которые оснащены динамической защитой. Вездеход может вести разведку боем, ведь он оборудован башней с 4 ПУ ПТУР «Корнет», обладающим электроприводами оперативного наведения цели. На вооружении в данной модификации также присутствует ПТК (находится на башне) и АГ-17 на 33 мм. 

В числе других модификаций вездехода необходимо отметить следующие:

•  МТЛБ-В, характеризующаяся повышенной проходимостью благодаря более широким гусеницам, оказывающим меньшее воздействие на почву.
•  МТЛБ-ВН – это уже не военная, а гражданская техника, отлично адаптированная для восполнения потребностей народного хозяйства.
•  МТЛБ-ВМ – вездеход, на котором установлен пулемет НСВТ на 12,7 мм.
•  МТЛБ-ВМ1К – машина, идеально приспособленная для эксплуатации в высокогорных районах. Ее отличительной особенностью является более мощная силовая установка — ЯМЗ-238БЛ-1.
•  МТЛБМ2 – версия, разработанная на «Курганмашзаводе». От основной модели отличается новым мотором и коробкой передач.
•  МТЛБ-ЛПТ – пожарный трактор на гусеничном ходу, который был разработан на предприятии «Муромтепловоз».
•  МТЛБ-Р6 – машина с современным дизельным мотором, обновленной башней, на которой установлена пушка калибром в 30 мм, пулемет на 7,62-мм, системой создания дымовых завес «Туча». В этой версии предусмотрена более надежная защита экипажа.
•  МТЛБ-Р7 – вариант с боевым модулем «Штурм».
•  MT-LB – модификация, разработанная польскими конструкторами. На ней устанавливается пулемет ДШКМ на 12,7 мм.
• «Айбат» — казахстанская версия, представляющая собой самоходный миномет, над разработкой которой трудились в том числе и израильские специалисты.
•  MTLB-AM – творение азербайджанских конструкторов. Помимо пулемета на 7,62 мм на нем монтирован автоматический гранатомет и пусковая установка на 57 мм с 15-ю НАР С-5 серии.

Итог

Машина, которой мы посвятили сегодняшний материал, представляет собой многоцелевой легкий бронированный тягач с широкой сферой применения и огромным количеством модификаций. Она отличается максимальной надежностью, неоднократно доказанной на поле боя в том числе, простотой обслуживания, отличной ремонтопригодностью в полевых условиях.

Вот почему техника столь востребована как в регулярных войсках, так и на гражданке. Благодаря высокой мощности и небольшой массе, гусеничному ходу, обеспечивающему высокую проходимость, модель ласково называют «мотолыгой» и применяют для решения множества разноплановых задач.

 

МТЛБ с кабиной и кунгом

Поиск запроса «вездеход мтлб для российской армии» по информационным материалам и форуму

Машинное обучение в MATLAB — MATLAB & Simulink

Машинное обучение в MATLAB

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение учит компьютеры делать то, что приходит естественно для людей: учиться на собственном опыте. Алгоритмы машинного обучения используют вычислительные методы для «изучения» информации непосредственно из данных не полагаясь на заранее определенное уравнение в качестве модели. Алгоритмы адаптивно улучшать свои показатели по мере увеличения количества образцов, доступных для обучения увеличивается.

Машинное обучение использует два типа методов: контролируемое обучение, которое обучает модель на основе известных входных и выходных данных, чтобы можно было прогнозировать будущие результаты, и неконтролируемое обучение, которое находит скрытые закономерности или внутренние структуры на входе данные.

Цель контролируемого машинного обучения — построить модель, которая делает прогнозы на основе доказательств в присутствии неопределенности. Алгоритм контролируемого обучения берет известный набор входных данных и известные ответы на данные (выход) и обучает модель для создания разумных прогнозов реакции на новые данные. Под наблюдением обучение использует методы классификации и регрессии для разработки прогностических модели.

• Классификация методов прогнозирования категориальных ответы, например, является ли электронное письмо подлинным или спамом, или является ли опухоль злокачественная или доброкачественная. Модели классификации классифицируют входные данные по категории. Типичные приложения включают медицинскую визуализацию, изображения и речь. признание и кредитный скоринг.

• Методы регрессии предсказывают непрерывные ответы, например, изменения температуры или колебания энергопотребления. Типичный приложения включают в себя прогнозирование нагрузки на электроэнергию и алгоритмические трейдинг.

Неконтролируемое обучение находит в данных скрытые закономерности или внутренние структуры. Это используется для получения выводов из наборов данных, состоящих из входных данных без маркировки ответы. Кластеризация — наиболее распространенная неконтролируемая техника обучения. Он используется для исследовательского анализа данных, чтобы найти скрытые закономерности. или группировки в данных. Приложения для кластеризации включают анализ последовательности генов, исследование рынка и распознавание объектов.

Выбор правильного алгоритма

Выбор правильного алгоритма может показаться сложным — существуют десятки контролируемые и неконтролируемые алгоритмы машинного обучения, и каждый из них использует разные подход к обучению. Не существует лучшего метода или универсального метода. Нахождение правильный алгоритм частично основан на пробах и ошибках — даже опытные специалисты по данным не могут сказать, будет ли работать алгоритм, не попробовав его. Очень гибкие модели, как правило, подгоняют данные, моделируя незначительные вариации, которые могут быть шумом. Простые модели легче интерпретировать, но они могут иметь меньшую точность. Таким образом, выбор правильного алгоритма требует компромисса между одним преимуществом и другой, включая скорость модели, точность и сложность. Метод проб и ошибок ядро машинного обучения — если один подход или алгоритм не работает, вы пытаетесь другой. МАТЛАБ ^® предоставляет инструменты, которые помогут вам опробовать различные методы машинного обучения. модели и выбрать лучшую.

Чтобы найти приложения и функции MATLAB, которые помогут вам решать задачи машинного обучения, обратитесь к следующую таблицу. Некоторые задачи машинного обучения упрощаются с помощью приложений. другие используют функции командной строки.

Задача	Приложения и функции MATLAB	Продукт	Подробнее
Классификация для прогнозирования ответов по категориям	Используйте приложение Classification Learner для автоматического обучения подбор моделей и поможем выбрать лучшую. Ты можешь генерировать код MATLAB для работы со скриптами. Подробнее параметры, вы можете использовать интерфейс командной строки.	Statistics and Machine Learning Toolbox™	Обучите модели классификации в приложении Classification Learner Функции классификации
Регрессия для прогнозирования непрерывных ответов	Используйте приложение Regression Learner для автоматического обучения подбор моделей и поможем выбрать лучшую. Ты можешь генерировать код MATLAB для работы со скриптами и другими функциями параметры. Для получения дополнительных опций вы можете использовать Интерфейс командной строки.	Набор инструментов статистики и машинного обучения	Обучите модели регрессии в приложении Regression Learner Функции регрессии
Кластеризация	Использовать функции кластерного анализа.	Набор инструментов для статистики и машинного обучения.	Кластерный анализ.	Financial Toolbox™ и Risk Management Toolbox™	Credit Risk (Financial Toolbox)
Глубокое обучение с нейронными сетями для классификации и регрессия	Использовать предварительно обученные сети и функции для обучения сверточных нейронные сети.	Deep Learning Toolbox™	Глубокое обучение в MATLAB (Deep Learning Toolbox)
Распознавание лиц, обнаружение движения и объектов обнаружения	Использование инструментов глубокого обучения для обработки изображений и компьютерных зрение.	Deep Learning Toolbox и Computer Vision Toolbox™	Распознавание, обнаружение объектов и семантическая сегментация (Computer Vision Toolbox)

Следующий систематический рабочий процесс машинного обучения может помочь вам справиться с проблемы с обучением. Вы можете завершить весь рабочий процесс в MATLAB.

Чтобы интегрировать наиболее обученную модель в производственную систему, вы можете развернуть Модели машинного обучения Statistics and Machine Learning Toolbox с использованием MATLAB Компилятор™. Для многих моделей вы можете сгенерировать C-код для предсказания, используя МАТЛАБ Кодер™.

Обучение моделей классификации в приложении Classification Learner

Используйте приложение Classification Learner для обучения моделей классификации данных с помощью контролируемое машинное обучение. Приложение позволяет изучить контролируемое машинное обучение интерактивно с использованием различных классификаторов.

• Автоматически обучайте набор моделей, чтобы помочь вам выбрать лучшую модель. Типы моделей включают деревья решений, дискриминантный анализ, машины опорных векторов, логистическая регрессия, ближайшие соседи, наивный метод Байес, ядерная аппроксимация, ансамбль и нейронная сеть классификаторы.

• Исследуйте свои данные, укажите схемы проверки, выберите функции и визуализировать результаты. По умолчанию приложение защищает от переобучения, применение перекрестной проверки. Кроме того, вы можете выбрать задержку Проверка. Результаты проверки помогут вам выбрать лучшую модель для вашего данные. Графики и показатели производительности отражают проверенную модель Результаты.

• Экспортируйте модели в рабочую область, чтобы делать прогнозы с новыми данными. приложение всегда обучает модель на полных данных в дополнение к модели с указанная схема проверки, а полная модель — это модель, которую вы экспорт.

• Сгенерируйте код MATLAB из приложения для создания скриптов, обучения с новыми данными, работать с огромными наборами данных или модифицировать код для дальнейшего анализ.

Дополнительные сведения см. в разделе Обучение моделей классификации в приложении Classification Learner.

Для получения дополнительных параметров вы можете использовать интерфейс командной строки. См. классификацию.

Обучение моделей регрессии в приложении Regression Learner

Используйте приложение Regression Learner для обучения моделей прогнозированию непрерывных данных с использованием контролируемое машинное обучение. Приложение позволяет изучить контролируемое машинное обучение интерактивно с использованием различных регрессионных моделей.

• Автоматически обучайте набор моделей, чтобы помочь вам выбрать лучшую модель. Типы моделей включают модели линейной регрессии, деревья регрессии, Модели регрессии гауссовых процессов, машины опорных векторов, ядро аппроксимационные модели, ансамбли деревьев регрессии и нейронная сеть регрессионные модели.

• Исследуйте свои данные, выбирайте функции и визуализируйте результаты. Похожий на Ученик классификации, Ученик регрессии применяет перекрестную проверку по умолчанию. Результаты и визуализации отражают проверенную модель. Используйте результаты, чтобы выбрать лучшую модель для ваших данных.

• Экспортируйте модели в рабочую область, чтобы делать прогнозы с новыми данными. приложение всегда обучает модель на полных данных в дополнение к модели с указанная схема проверки, а полная модель — это модель, которую вы экспорт.

• Сгенерируйте код MATLAB из приложения для создания скриптов, обучения с новыми данными, работать с огромными наборами данных или модифицировать код для дальнейшего анализ.

Дополнительные сведения см. в разделе Обучение моделей регрессии в приложении Regression Learner.

Для получения дополнительных параметров вы можете использовать интерфейс командной строки. См. Регрессия.

Обучение нейронных сетей для глубокого обучения

Deep Learning Toolbox позволяет выполнять глубокое обучение с помощью сверточных нейронных сетей. сети для классификации, регрессии, извлечения признаков и передачи обучения. Набор инструментов предоставляет простые команды MATLAB для создания и соединения слоев глубокой нейронной сети. сеть. Примеры и предварительно обученные сети упрощают использование MATLAB для глубокого обучения даже без обширных знаний в области продвинутых технологий. алгоритмы компьютерного зрения или нейронные сети.

Чтобы узнать больше, см. Глубокое обучение в MATLAB (Deep Learning Toolbox).

См. также

• Обучение моделей регрессии в приложении Regression Learner
• Обучение моделей классификации в приложении Classification Learner
• Кластерный анализ
• Кредитный риск (Financial Toolbox)
• Computer Recognition, Object Detection, and Semanity Toolbox
• Глубокое обучение в MATLAB (Deep Learning Toolbox)

Внешние веб-сайты

• Машинное обучение стало проще (34 мин 34 с)
• Машинное обучение для регрессии (Учебные ресурсы MathWorks)

Вы щелкнули ссылку, соответствующую этой команде MATLAB:

Запустите команду, введя ее в командном окне MATLAB. Веб-браузеры не поддерживают команды MATLAB.

Выберите веб-сайт, чтобы получить переведенный контент, где он доступен, и ознакомиться с местными событиями и предложениями. В зависимости от вашего местоположения мы рекомендуем вам выбрать: .

Вы также можете выбрать веб-сайт из следующего списка:

Европа

Обратитесь в местный офис

Прогнозное моделирование и машинное обучение с помощью MATLAB

Об этом курсе опирайтесь на навыки, полученные при изучении исследовательского анализа данных с помощью MATLAB и обработки данных и разработки признаков с помощью MATLAB, чтобы расширить свои возможности использования возможностей MATLAB для анализа данных, имеющих отношение к выполняемой вами работе.

Эти навыки ценны для тех, у кого есть знания предметной области и некоторое знакомство с вычислительными инструментами, но нет опыта программирования. Чтобы успешно пройти этот курс, вы должны иметь некоторый опыт работы с базовой статистикой (гистограммы, средние значения, стандартное отклонение, подбор кривых, интерполяция) и пройти курсы с 1 по 2 этой специализации. К концу этого курса вы будете использовать MATLAB для определения лучшей модели машинного обучения для получения ответов на основе ваших данных. Вы подготовите свои данные, обучите прогностическую модель, оцените и улучшите свою модель и поймете, как получить максимальную отдачу от ваших моделей.

Гибкие сроки

Гибкие сроки

Сброс сроков в соответствии с вашим графиком.

Совместно используемый сертификат

Совместно используемый сертификат

Получите сертификат по завершении

100 % онлайн

100 % онлайн

Начните немедленно и учитесь по собственному графику.

Специализация

Курс 3 из 4 в

Практическая обработка данных с MATLAB Specialization

Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов, чтобы закончить

Прибл. 22 часа, чтобы закончить

Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский

Навыки, которые вы приобретете

• Машинное обучение
• Matlab
• Прогнозное моделирование

Гибкие расписания

Сброс сроков

Гибкие сроки 9006

Совместно используемый сертификат

Совместно используемый сертификат

Получите сертификат по завершении

100 % онлайн

100 % онлайн

Начните немедленно и учитесь по собственному графику.

Специализация

Курс 3 из 4 в

Практическая наука о данных с MATLAB Specialization

Средний уровень

Средний уровень

Часов, чтобы закончить

Прибл. 22 hours to complete

Available languages ​​

English

Subtitles: English

Instructors

Michael Reardon

Senior Online Content Developer

43,654 Learners

4 Courses

Maria Gavilan-Alfonso

Senior Online Content Developer

MathWorks

43,654 Learners

4 Courses

Erin Byrne

Principal Course Developer

MathWorks

43,654 Learners

4 Courses

Matt Rich

Старший разработчик онлайн-контента

MathWorks

25 741 Учащиеся

9 Курсы

Brandon Armstrong

Senior Team Lead

MathWorks

49,221 Learners

11 Courses

Adam Filion

Senior Product Manager

MathWorks

43,654 Learners

4 Courses

Isaac Bruss

Старший разработчик контента

MathWorks

26 300 Учащиеся

10 Курсы

Никола Трика

Старший разработчик онлайн-контента

MathWorks

42,861 Learners

3 Courses

Brian Buechel

Online Content Developer

MathWorks

19,549 Learners

2 Courses

Heather Gorr

Senior Product Manager

MathWorks

43 654 Учащиеся

4 Курсы

Сэм Джонс

Старший разработчик онлайн-курсов

17 564 Учащиеся

4 Курсы

Предлагает

MathWorks

Ускорение темпов исследований, открытий, инноваций, разработок.

Обзоры

4.8

Заполненные звезды StarFiled StarFiled StarFiled Star

26 Обзоры

• 5 Звезды

  80.58%

• 4 Звезды

  17.47%

• 4 Звезды

  17.47%

• 9000

  3 звезды

  1,94%

Лучшие обзоры из прогнозного моделирования и машинного обучения с MATLAB

заполненным звездами, заполненными звездами, заполненными звездами звезда

от MPMAR 21, 2021

Помощь в определении предохранители и модельном создании с использованием различных механизмов

заполненные звезды. StarFilled StarFilled StarFilled Star

by DAS22 сентября 2020 г.

Я так рад, что сделал что-то новое.

и я жду проект по науке о данных…

Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star

by SVJan 6, 2022

Спасибо команде Mathworks за такой хорошо структурированный курс с качественным содержанием и лекциями. С нетерпением ждем более качественного контента, такого как глубокое обучение и усиленное обучение. Анимации дополняют отличный контент!

Посмотреть все отзывы

О практической науке о данных со специализацией MATLAB

Вы находитесь в отрасли или области, которая все чаще использует данные для ответа на вопросы? Вы работаете с огромным объемом данных и вам нужно их осмыслить? Вы хотите не стать штатным разработчиком программного обеспечения или статистиком, чтобы выполнять значимые задачи с вашими данными?

Завершение этой специализации даст вам навыки и уверенность, необходимые для быстрого достижения практических результатов в науке о данных. Способность визуализировать, анализировать и моделировать данные — одни из самых востребованных профессиональных навыков в самых разных областях: от здравоохранения до автомобильной промышленности и технологических стартапов. Эта специализация предполагает, что у вас есть опыт работы в технической области и некоторое знакомство с вычислительными инструментами, такими как электронные таблицы.