MATLAB para机器学习
Entrenamiento de Modelos，Ajuste deparámetrosy despliegue enproduccióno en elperímentro
Mediante El Uso De Matlab®他是机器学习的技术专家。MATLAB simplifica las partes más difíciles del machine learning gracias a:
- 应用程序的apuntar y haer clic paraentrenar y比较莫德罗
- Tecnicas avanzadas德procesamiento de senalesyextraccióndeuncionalidades.
- ajustautomático de hiperparámetrosySeleccióndeuncionalidades.Para Optimizar el Rendimiento de los Modelos
- 我的信息是código paraEscalar el procesamiento para大数据y集群
- Generación automatizada de código C/ c++Para Aplicaciones Embebidas Y de Alto Rendimiento
- alloritmos de.Clasificación, regresión y集群我们común有监督和没有监督
- Ejecucion mas rapida我们将在código的市长中讨论cálculos estadísticos和机器学习
Presentacion
5个应用程序交互para机器学习
Descubra cómo otras人物利用MATLAB para机器学习
Automocion
PathPartner
路径合作伙伴的机器学习算法，适用于automoción的雷达
ProduccióndeEnergíaeia＆m
RWE可再生能源，魁北克水电，IMCORP
SupervisióndeConcionesY Mantenimiento Predictivo De Activos De Empresasas deServiciosPúblicos配置机学习E Inteligencia人工
DissositivosMédicosY CES
运动卫生技术
Evaluación del riesgo de caídas en adultos de edad avanzada con sensors inerciales y机器学习
应用y algoritmos interactivos
Escoja Entre Los Algoritmos deClasificación，AgrupaciónyRegresiónMásCocidocos，AsíCoRedesNeuralales“Superficies”De Hasta Tres Capas，Junto Con Otros ModelOS De Machine De机器学习。Escoja Entre Una Gran Variedad de Los Algoritmos deClasificación，Clustering YRegresiónmásCocididos。利用应用程序declasificaciónyregsiónpara entrenar，Forpar，ajustar y offormos modelos de forma Interactiva para continuar conlanlisis，laOvertacióny el despliegue。Si Escribircódigoesmás苏埃斯利奥，普及优化araúnmáslosmodelos con laseleccióndeuncigleadesy el ajuste deparámetros。
Interpretabilidad de莫德罗
Supere La Opacidad De MachineAplicandoMétodosdeMatchetabilidadEstablecidos，Como El Modelo Aditivo Generalizado（Gam），Gráficasdefindencia平静，Lime Y Valess de Shvery。CORTUEBE QUE EL MOCALDOESTÉMUSTIZOLASEVIDENCIA COFTERA EN LAS Predicciones E IDETIFIQUESESGOS QUE NO SE DEVERARON DURANTE EL ENTRENAMIENTO。
机器学习自动杆（Automl）
Genere automáticamente功能的数据与效用的最优模型的部分técnicas的ajustde hiperparámetros como la optimización bayesiana。Utilice tecnicas especializadas de extraccion de caracteristicas科莫la分散德小波帕拉拿督阿德senales画像,y tecnicas de seleccion de caracteristicas科莫埃尔分析de组件vecinos (NCA), el metodo de最小值redundancia y最大值relevancia (MRMR) y la seleccion de caracteristicas secuencial。
WeneracióndeCódigo
机器学习的Despliegue模型estadística en sistemas embidos mediante generación de código C o c++ legible para todo the algorithm of machine learning, including el preprocesamiento and el posprocesamiento。实际上parámetros的模型，不包括在所有的código的predicción C/ c++。这里是verificación这里是validación这些模拟的最真实的效用模型机器学习的中间函数MATLAB的函数模型和Simulink的系统模型金宝app®。
Escalado Y Rendimiento.
Utily阵列Altos Para Rentrenar ModelOS De Machine De Machine De Machine De Demas Demasiado Grandes Para Caber en La Memoria，Con CambiosMínimosen SuCódimosen SuCódigo。TambiénPuedeAcelerarLosCálculosEstadísticosy el Entrenamiento de ModelosMedianteCálculosParalelosen Su Equipo de Escritorio，En La Nube。
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