用于机器学习的MATLAB
培训模型、调优参数并部署到生产或边缘
使用MATLAB®美国的工程师和其他领域专家已经部署了数千个机器学习应用程序。MATLAB使机器学习的困难部分容易:
- 用于训练和比较模型的点击应用程序
- 先进的信号处理和特征提取技术
- 自动机器学习(AutoML)包括特征选择、模型选择和超参数调整
- 使用相同代码将处理扩展到大数据和集群的能力
- 为嵌入式和高性能应用程序自动生成C/ c++代码
- 与Simulink集成为本机或MA金宝appTLAB功能块，用于嵌入式部署或仿真
- 用于有监督和无监督学习的所有流行分类、回归和聚类算法
- 在大多数统计和机器学习计算上，执行速度比开源更快
幻灯片
5个用于机器学习的交互式应用程序
参见其他人如何使用MATLAB进行机器学习
汽车
宝马
基于机器学习的转向过度检测
公用事业和能源
贝克休斯
使用数据分析和机器学习对天然气和石油开采设备进行预测性维护
神经科学
伯特立
神经旁路技术恢复瘫痪男子的手臂和手的运动
扩展和性能
使用高数组将机器学习模型训练成大到无法放入内存的数据集，只需要对代码进行最小的更改。您还可以使用桌面、集群或云上的并行计算来加速统计计算和模型培训。
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30天的探索，触手可及。
