Derin Öğrenme

Sadece birkaç satır MATLAB koduyla, ister algoritmalar tasarlıyor, ister verileri hazırlıyor ve etiketliyor, ister kod oluşturup gömülü sistemlere yerleştiriyor olun, işinize derin öğrenme tekniklerini uygulayabilirsiniz.

MATLAB ile şunları yapabilirsiniz: 

  • Uygulamaları ve görselleştirme araçlarını kullanarak derin öğrenme mimarileri oluşturun, değiştirin ve analiz edin. 
  •  Uygulamaları kullanarak verileri önceden işleyin ve görüntü, video ve ses verilerinin kesin olarak etiketlenmesini otomatikleştirin. 
  • Özel programlama olmadan NVIDIA   GPU’lar, bulut ve veri merkezi kaynaklarındaki algoritmaları hızlandırın. 
  • TensorFlow, PyTorch ve MxNet gibi çerçeveleri kullanarak meslektaşlarınızla işbirliği yapın. 
  • Takviyeli öğrenmeyle dinamik sistem davranışını simüle edin ve eğitin. 
  •  MATLAB ve Simulink fiziksel sistem modellerinden simülasyon tabanlı eğitim ve test verileri oluşturun.  

Diğer çözümlerimiz için

Anlamsal bölümleme, nesne algılama ve görüntü tanıma. Derin öğrenme ile entegre edilmiş bilgisayarlı görme uygulamaları, derin öğrenme doğruluğu olan gelişmiş algoritmalar sağlar. MATLAB ® , derin öğrenme modellerini bilgisayarla görme uygulamaları ile tasarlamak, oluşturmak ve entegre etmek için bir ortam sağlar.

Aşağıdakiler gibi bilgisayar görüşü için özel işlevlere kolayca başlayabilirsiniz: 

  • Görüntü ve video etiketleme uygulamaları 
  • Eğitim, test ve doğrulama için büyük miktarda veriyi işlemek için görüntü veri deposu 
  • Görüntü ve bilgisayarla görmeye özgü ön işleme teknikleri 
  • Görüntü tanıma için TensorFlow ™ -Keras ve PyTorch’tan derin öğrenme modellerini içe aktarma yeteneği

Görüntü, Zaman Serileri ve Metin Verilerini Hazırlayın ve Etiketleyin 

MATLAB, veri kümelerini ses, video, görüntüler ve metin verileri için alana özgü uygulamalarla önişlemek ve etiketlemek için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır. Farklı zaman serilerini senkronize edin, aykırı değerleri enterpolasyonlu değerlerle değiştirin, görüntülerin bulanıklığını giderin ve gürültülü sinyalleri filtreleyin. Önemli özellikleri etiketlemek, kırpmak ve tanımlamak için etkileşimli uygulamaları ve etiketleme sürecini otomatikleştirmeye yardımcı olacak yerleşik algoritmaları kullanın. 

Uygulama Alanları


© FİGES A.Ş. Tüm hakları saklıdır. Tasarım ordek.co.