探索数据;建立机器学习模型;
MATLAB®通过工具访问和预处理数据,构建机器学习和预测模型,并将模型部署到企业IT系统,使数据科学变得容易。
- 访问存储在平面文件、数据库、数据历史记录和云存储,或连接到诸如数据采集硬件而且财务数据来源
- 管理和清理数据使用数据类型和预处理功能用于程序和交互式数据准备,包括基本事实标签的应用程序
- 文档数据分析MATLAB的图形和住编辑器笔记本电脑的环境
- 应用领域特定的特性工程传感器、文本、图像、视频和其他类型数据的技术
- 探索使用的各种建模方法机器学习和深度学习应用程序
- 微调机器学习和深度学习模型自动特征选择、模型选择和超参数调优算法
- 将机器学习模型部署到生产信息技术系统,而不用重新编码成另一种语言
- 自动将机器学习模型转换为独立的C/ c++代码
应用机器学习
找到最好的机器学习模型.无论您是寻求帮助开始机器学习的初学者,还是希望快速评估许多不同类型模型的专家,分类和回归应用程序都能提供快速结果。从各种最流行的分类和回归算法中进行选择,比较基于标准度量的模型,并导出有前途的模型以进行进一步的分析和集成。如果编写代码更符合你的风格,你可以使用模型训练函数中内置的超参数优化,这样你就可以快速找到优化模型的最佳参数。
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多平台部署
在任何地方部署机器学习模型包括C/ c++代码,CUDA®代码,企业IT系统或者云。当性能很重要时,您可以从MATLAB代码生成独立的C代码,以创建具有高性能预测速度和小内存占用的可部署模型。您还可以导出机器学习模型以在Simulink中使用®或将模型部署到MATLAB Production Server™,以便与web、数据库和企业应用程序集成。
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