随着工程数据的大小和种类的增长,在MATLAB中访问、处理和分析这些(大型)工程数据集的能力也在增长®.随着流数据技术的兴起,数据的数量和速度显著增加,这激发了处理动态数据的新方法。Jim Stewart讨论了MATLAB作为数据分析平台的使用,该平台具有一流的框架和基础设施,可以通过应用机器学习模型来表达基于MATLAB的工作流,从而实现“实时”决策。他演示了如何使用MATLAB Production Server™将这些模型部署到来自Apache的数据流上®卡夫卡®.演示展示了从在MATLAB中开发机器学习模型到将其部署到在云上运行的现实世界大小的问题的完整工作流程。
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