머신러닝을위한MATLAB
모델을학습시키고파라미터를튜닝하며임베디드시스템에배포합니다。
엔지니어와기타영역전문가들은MATLAB®을활용하여수천가지머신러닝애플리케이션을배포해왔습니다。MATLAB을이용하면다음을통해머신러닝의어려운부분이용이해집니다。
- 모델을학습시키고비교하기위한单击앱
- 고급신호처리및특징추출기법
- 모델성능을최적화하기위한자동하이퍼파라미터튜닝및특징선택
- 동일한코드를사용하여빅데이터및클러스터로연산을확장할수있는기능
- 임베디드및고성능응용프로그램을위한C / c++코드의자동생성
- 지도학습및비지도학습을위한널리활용되는분류,회귀,클러스터링알고리즘
- 대부분의통계및머신러닝연산에서오픈소스보다더욱빠르게실행
슬라이드쇼
다섯가지대화형머신러닝앱
MATLAB을사용한머신러닝활용사례
자동차
宝马
머신러닝을통해오버스티어링감지하기
설비및에너지
贝克休斯
데이터분석과머신러닝을이용한가스및오일추출장비의예측유지관리
신경과학
伯特立
신경우회기술로마비환자의팔과손움직임회복
스케일링과성능
高형배열을이용하여,코드를거의변경하지않고도기계의메모리에담기에는너무큰데이터세트에대해머신러닝모델을학습시키십시오。데스크톱,클러스터또는클라우드에서이루어지는병렬컴퓨팅을이용하여통계학적계산과모델학습속도를높일수도있습니다。
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머신러닝斜坡弯道
분류문제를위한실용적인머신러닝방법을대화형방식으로소개합니다。
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