MATLAB®简化la数据科学avec de outils渗透d'accéder aux données et de les prétraiter, de développer des modèles de机器学习et des modèles prédictifs, ainsi que de déployer des modèles sur des systèmes informatiques d' enterprise。
- Accédez à des données stockées dans des非hiérarchiques, des bases de données, des systèmes d'historisation des données et des systèmes de stockage dans le cloud， ou connectez-vous à来源live telles que desCartes d’acquisition de donnéeset desFlux de données financières
- Gérez et nettoyez les données grâce à des类型de données et des fonctionnalités de prétraitementPour une préparation programatique et interactive des données, comme par example des应用dédiées à l'étiquetage des données issue de la vérité-terrain
- Documentez les分析de données avec des图表或MATLAB环境集团笔记住编辑器．
- 技术的应用D 'ingénierie spécifiques à votre domainePour les données de capteur，文字，图像，vidéo et aures types de données
- 探索un large éventail d'approches de modélisation grâce à des交互式应用程序，机器学习和深度学习
- Affinez vos modèles de机器学习et de深度学习grâce à des算法sélection自动机des caractéristiques, des modèles, et le réglage des hyperparamètres
- Déployez des modèles de Machine Learning sur desSystèmes informatiques de production， sans avoir à les recoder dans UN autre language
- Convertissez automatiquement des modèles de Machine Learning en代码C/ c++自治
Pourquoi utiliser MATLAB pour la Data Science ?
分析exploratoire des données
Passez moins de temps à prétraiter les données．Les类型de données MATLAB réduisent de façon显式le temps nécessaire pour prétraiter Les données de类型séries temporelles issues de capteurs, image ou texte。我们的功能，简单的，同步的séries时间的差异，价值的替换，异常的，价值的，interpolées，过滤器，过滤器bruités，分割的，文本的，简单的，再来一次。可视化的rapidement vos données afin de mieux领悟les倾向和标识les problèmes de qualité des données grâce aux tracés et au实时编辑。
机器学习的应用
Identifiez les meilleurs modèles de机器学习．机器学习，专家知识accéder rapidement à de nombreux types de modèles, les applications dédiées à la classification et à la régression offrent des résultats rapides。parmi de nombreux分类算法régression parmi les + populaires, comparez des modèles en vous apyant sur des métriques standard, et出口les modèles prometteurs à des fins d'analyse ultérieure et d'intégration。Si vous préférez écrire du code, vous pouvier l' optimier des hyperparamètres intégrée辅助功能d'徒弟modèles afin de pouvoir trouver rapidement les meilleurs paramètres pour affiner votre modèle。
Deploiement multi-plateformes
Déployez des modèles de Machine Learning n'import où，y compis dans du code C/ c++ ou CUDA®， dans desSystèmes informatiques d' enterpriseOu sur le cloud。Si vous avez besoin de performance, vous pouvez générer du code C autonome à partir de votre code MATLAB afin de créer des modèles déployables offrant une vitesse de prédiction超性能et une empreinte mémoire réduite。Vous pouvez également出口商des modèles de机器学习pour les utiliser dans Simulink®ou déployer des modèles avec MATLAB Production Server™pour les intégrer à des applications Web, de base de données et d' enterprise。
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