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将MATLAB分析集成到企业应用程序中
随着工程数据的规模和多样性的增长,MATLAB中的(大)工程数据集的能力也有能力®。随着流数据技术的兴起,该数据的数量和速度大大增加,这激发了应对动作数据的新方法。吉姆·斯图尔特(Jim Stewart)讨论了将MATLAB用作具有一流框架和基础架构的数据分析平台,以表达基于MATLAB的工作流程,这些工作流可以通过应用机器学习模型在“实时”中做出决策。他演示了如何使用Matlab Production Server™将这些模型部署在Apache的数据流上®卡夫卡®。演示显示了从MATLAB中的机器学习模型的开发到部署它到与云上运行的现实大小的问题一起工作的完整工作流程。
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