MATLAB用于机器学习
火车模型，调整参数和部署到生产或边缘
使用matlab.®，工程师和其他域专家部署了数千台机器学习应用。MATLAB使机器学习的硬部件轻松：
- 点击应用程序用于培训和比较模型
- 高级信号处理和特征提取技术
- 自动机器学习（Automl）包括功能选择，型号选择和封锁
- 能够使用相同的代码来扩展到大数据和集群的处理
- 自动生成嵌入式和高性能应用程序的C / C ++代码
- 与Simulink作为本机或MAT金宝appLAB功能块的集成，用于嵌入式部署或模拟
- 所有流行的分类，回归和集群算法，用于监督和无人监督的学习
- 比大多数统计和机器学习计算的开源更快的执行
幻灯片
用于机器学习的五个互动应用程序
了解其他人如何使用MATLAB进行机器学习
汽车
PathPartner.
PathPartner为基于雷达的汽车应用程序开发机器学习算法
能源生产和IA＆M
RWE RENEWABLE，HYCRO QUEBEC，IMCORP
用机器学习和人工智能，公用事业资产条件监测和预测维护
医疗设备和CES
Kinesis Health Technologies
评估具有惯性传感器和机器学习的老年人跌落的风险
缩放和性能
使用高阵列列车机器学习模型到数据集太大而无法适合内存，对您的代码进行最小更改。您还可以在桌面上，在群集中或云上加快统计计算和模型培训。
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