データサイエンス向けMATLAB
データ探索,機械学習モデルの構築,
予測分析の実行
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,エンタープライズ它システムへのモデル展開のためのツールを提供するMATLAB®は,データサイエンスに適しています。
- フラットファイル,データベース,データヒストリアン,クラウドストレージに保存されているデータへのアクセス,およびデータ収集ハードウェアや金融データフィードなどのライブソースへの接続
- データ型および前処理機能(プログラムによる対話型のデータ準備)を使った,データの管理とクリーニング（グラウンドトゥルースのラベル付けアプリを含む)
- MATLABグラフィックスやライブエディターノートブック環境を使った,データ分析のドキュメント化
- センサー,テキスト,画的像,ビデオ,その他のタイプのデータに対して,専門分野特有の特徴量エンジニアリング手法を適用
- 機械学習アプリおよびディープラーニングアプリによる,さまざまなモデリングアプローチの探索
- 自動化された特徴選択,モデル選択,およびハイパーパラメーター調整アルゴリズムによる機械学習モデルとディープラーニングモデルの微調整
- 他言語に再コーディングすることなく機械学習モデルを運用它システムに展開
機械学習モデルをスタンドアロンのC / c++コードへ自動変換
機械学習の適用
最適な機械学習モデルを見つけましょう。機械学習でサポートが必要な初心者にも,さまざまなモデルを短時間で評価したい上級者にも,分類アプリおよび回帰アプリが役立ちます。最も一般的な分類アルゴリズムや回帰アルゴリズムを使い,標準的な指標に基づいてモデルを比較し,より詳細な分析や統合に役立つモデルをエクスポートできます。自らコードを記述する場合は,モデルの学習関数に組み込まれているハイパーパラメーターの最適化を使用することで,モデルの調整に最適なパラメーターを迅速に見つけることができます。
マルチプラットフォーム展開
C / c++コード,CUDA®コード,エンタープライズ它システム,クラウドなど,さまざまな環境に機械学習モデルを展開することができます。パフォーマンスを重視する場合は,MATLABコードからスタンドアロンのCコードを生成して,予測速度に優れ,メモリフットプリントの小さい配布可能なモデルを作成できます。さらに,機械学習モデルを仿金宝app真软件®で使用するためにエクスポートしたり,MATLAB生产服务器™に展開して,Webやデータベース,エンタープライズアプリケーションと統合することもできます。
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