MATLAB数据科学

探索数据;构建机器学习模型;
做预测分析

MATLAB®使数据科学便于使用工具来访问和数据预处理,构建机器学习和预测模型,并部署模式,以企业IT系统。

  • 访问的数据存储在平面文件,数据库,数据历史学家和云存储,或连接到现场来源如数据采集​​硬件财务数据供稿
  • 管理和干净的数据使用数据类型和预处理能力对于方案和交互式数据准备,包括应用程式,地面实况标签
  • 与文档数据分析MATLAB图形现场编辑器笔记本环境
  • 应用域的特定功能的工程技术传感器,文本,图像,视频和其它类型的数据
  • 探索了各种各样的使用的建模方法机器学习和深入学习软件
  • 微调机器学习和深刻的学习模式与自动特征选择,模式选择,和超参数调谐算法
  • 部署机器学习模型生产IT系统,而无需重新编写成另一种语言
  • 自动转换机器学习模型独立的C / C ++代码

为什么要使用MATLAB数据科学吗?

探索性数据分析

花更少的时间数据进行预处理。从时间序列传感器数据,图片到文字,数据类型MATLAB减少显著需要预处理的数据的时间。高级功能,可以很容易地同步不同的时间序列,与内插值,过滤噪声信号,取代异常分裂原始文本的话,等等。快速可视化你的数据,以了解趋势,并与图和实时编辑器识别数据质量问题。


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应用机器学习

寻找最好的机器学习模型。无论您是初学者寻找一些帮助入门的机器学习,或专家寻求快速评估许多不同类型的模型,用于分类和回归的应用程序提供快速的结果。选择从各种各样的最流行的分类和回归算法,比较基于标准的度量模型,并出口有望用于进一步的分析和整合模式。如果编写代码是你的风格,你可以使用内置的模型训练功能超参数优化,这样就可以快速找到最佳参数来调整你的模型。


多平台部署

部署机器学习模型在任何地方包括C / C ++代码,CUDA®码,企业IT系统,或云。当性能问题,您可以生成从MATLAB代码独立C代码来创建高性能的预测速度和内存占用小的部署模型。您还可以导出机器学习模型使用Simulink中金宝app®或部署模型,以MATLAB生产服务器™与网络,数据库和企业应用程序集成。


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30天唾手可得的探索。