Ai，デタサエンス，統計
機械学習と深層ニュ，ラルネットワ，クのデ，タ準備，設計，シミュレ，ション，および展開
データへのアクセス,データの前処理,機械学習モデルと予測モデルの構築,モデル展開のためのツールを提供するMATLAB®は，デ，タサ，エンスに適しています。
アプリを使用したり,わずか数行のMATLABコードを使用したりすることで,アルゴリズムの設計,データの準備とラベル付け,もしくはコード生成と組み込みシステムへの展開などの作業に,統計学習,機械学習,および深層学習技術をご活用いただけます。以下に関して，aiのモデル化とデタ近似ワクフロを専用ルで拡張できます。
イメージ,ビデオ,信号,オーディオ,テキストなどのデータ型
コンピュータービジョン,オーディオおよび信号処理,テキスト解析,無線通信,自動運転などのアプリケーション。
Ai，デタサエンス，統計向け製品
トピック
艾の基礎
- Matlabの機械学習(统计和机器学习工具箱)
自動化されたモデル学習やコード生成用のアプリなど,分類,回帰,クラスタリングおよび深層学習用のMATLABの機械学習機能について理解します。 - Matlabによる深層学習(深度学习工具箱)
畳み込みニューラルネットワークを使用して分類や回帰を行うMATLABの深層学習機能を確認します。これには,事前学習済みのネットワークと転移学習のほか,CPU、GPU,クラスター,およびクラウドでの学習が含まれます。 - 什么是强化学习?(强化学习工具箱)
强化学习是一种目标导向的计算方法，计算机通过与不确定的动态环境交互来学习执行任务。
Aiのモデル化
- 分類学習器アプリにおける分類モデルの学習(统计和机器学习工具箱)
自動，手動および並列学習など，分類モデルの学習，比較および改善を行うためのワ，クフロ，です。 - 回帰学習器アプリにより回帰モデルに学習をさせる(统计和机器学习工具箱)
自動，手動および並列学習など，回帰モデルの学習，比較および改善を行うためのワ，クフロ，です。 - ディプネットワクデザナを使用したネットワクの構築(深度学习工具箱)
ディープネットワークデザイナーを使用して,深層学習ネットワークを対話形式で構築および編集します。
シミュレ，ションと展開
- 基于深度学习网络的Simulink电池电量状态估计金宝app(深度学习工具箱)
这个例子展示了如何在Simulink®模型中使用前馈深度学习网络来预测电池的荷电状态(SOC)。金宝app通过使用Predict块将网络包含在Simulink模型中，该块在每个金宝app模拟步骤中预测SOC。 - 深層学習ネットワ，クのコ，ド生成(GPU编码器)
この例では，深層学習を使用するメジ分類用途のコド生成を実行する方法を説明します。 - 車線検出と車両検出を実行する深層学習S金宝appimulinkモデルのコ，ド生成(嵌入式编码)
この例では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を使用して車線検出と車両検出を実行する仿真软件金宝app®モデルからc++コードを生成する方法を示します。
注目の例
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