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集成作为本机或M金宝appATLAB函数块,用于嵌入式部署或仿真
- 所有流行的分类、回归和聚类算法的监督和无监督学习
- 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
PathPartner
为基于雷达的汽车应用开发机器学习算法
能源生产和a&m
RWE可再生能源,魁北克水电,IMCORP
利用机器学习和人工智能的效用资产状态监测和预测性维护
医疗器械及消费电子展
运动卫生技术
评估使用惯性传感器和机器学习的老年人跌倒的风险
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。
免费试用
30天的探索触手可及。