两种MATLAB®并且R可用于数据分析和机器学习。他们提供对数学函数，语言，统计数据和用户社区的访问权限。但是Matlab帮助工程师和科学家在机器学习时加速更快，因为Matlab具有不需要深度技能的互动应用以及自动化机器学习工作流程的耗时步骤的工具。
让我们看看一些更容易在MATLAB和R中执行的任务:
- 拟合数据，识别模式，构建机器学习模型而无需编码
- 无需机器学习专家，即可获得优化模型
为获得最佳性能，模型需要通过参数调谐，功能优化和模型选择进行迭代。
Automl自动化从信号，选择模型和优化其超参数的耗时和困难的步骤。
使用MATLAB，您可以在单一步骤中优化模型和相关的超参数，应用贝叶斯优化。
- 将您已经编写的代码扩展到大型数据集
MATLAB具有许多内置功能和机器学习算法，用于使用与内存数据相同的语法处理大型数据集。您可以连接到大数据存储系统，包括Hadoop / HDFS，NoSQL数据库和基于云的存储提供商。
虽然可以使用Hadoop和Spark集群对缩放r的包，但使用它们需要学习与相应内存版本不同的新功能。
开箱即用，Matlab比r用于常见技术计算任务，统计和机器学习的R速度，如R基准2.5（也称为Urbanek）中所述，因为Matlab库调用是优化的，并且代码只是in-时间编制。大多数工具箱功能都有内置并行计算支持，利用多个核心甚至GPU进行深度学习。金宝app您还可以使用并行的循环加快执行，缩放为计算群集MATLAB并行服务器，或者使用Amazon或Azure等公共云提供商提供的随需应变计算资源。
- 部署到边缘设备和嵌入式系统
将应用程序部署到嵌入式系统是一个挑战，因为用R等高级语言编写的代码通常需要重新实现才能在嵌入式硬件上运行。
自动生成C/ c++， HDL, CUDA和其他代码在实时系统中使用MATLAB:MATLAB编码器自动将大多数机器学习和统计功能转换为C / C ++代码，以便直接在嵌入式设备和其他专用硬件上部署紧密的内存约束。由GPU编码器产生的代码在专业的NVIDIA硬件上运行，比流行的深度学习框架，如Tensorflow，从而满足实时部署要求，例如用于驾驶辅助和视频处理系统。
嵌入Analytics用于IT，OT和Enterprise Systems - Matlab工具：您可以共享独立的MATLAB应用程序或创建共享库来集成到Java、Microsoft . net、Python和Excel应用程序中。与按交易收费的基于云的部署服务不同，使用MATLAB编译器和MATLAB编码器是免版税的。
通过使用Embedded Coder生成代码所节省的时间，我们能够在MATLAB中试验新特性并完成额外的迭代，并结合客户对早期原型的反馈。
马克•漂白IDNEO
- 访问您需要的所有功能和功能
除通用学习算法外，数据分析和机器学习应用需要解决特定于域的挑战的工具，例如在机器人中建模经济数据，信号处理或驱动控制机制。r依赖于社区撰写的科学功能包，只有几个包装的工程挑战存在。
MATLAB工具箱提供了对传感器、移动设备和其他硬件的访问，以及用于信号处理、图像处理和计算机视觉、优化、符号计算、控制系统、测试和测量、计算金融和生物学的库。工具箱被设计成相互协作并一起更新，因此您永远不会为不兼容的库版本而烦恼。MathWorks拥有250多名全职质量和测试工程师，他们验证产品质量和准确性，并确保软件在发布前通过广泛的测试套件。
MATLAB使我们能够将以前无法读懂的数据转换成可用的格式;自动过滤、光谱分析和变换步骤的多卡车和地区;最后，实时应用机器学习技术来预测进行维护的理想时间。
Gulshan Singh, Baker Hughes
这一切都提出了为什么工程师和科学家选择Matlab与R.
工程师和科学家欣赏精心设计，良好的记录，并为其应用提供了彻底的测试工具和功能。这就是为什么MATLAB由数百万工程师和科学家在世界各地的公司使用的原因。
具有强大统计背景的研究人员可能更喜欢R.然而，那些在统计和机器学习的工业和工程应用上工作的人更喜欢Matlab。某些原因包括：
- 能够在不编码的情况下在交互式应用中构建优化模型
- 自动化的困难和耗时的步骤特征提取，模型选择和超参数优化-不仅为数字数据，而且为信号和图像应用
- 无需重新编码即可部署到嵌入式硬件和企业应用程序，而且免版税
- 使用Simulink集成模型，在整个应用程序开发过程中应用实时测金宝app试和基于模型的设计
如果你在一个需要使用R和MATLAB的环境中，你可以用标准格式在MATLAB和R之间交换数据，你可以从MATLAB调用R函数。
