Makine Öğrenmesi

Makine öğrenmesi makinelerin yönergeler olmadan veri analizi yaparak insanlar gibi öğrenmelerini sağlayan bir bilgisayarın doğrudan öğrenmesine yardımcı olmak için matematiksel modelleri kullanma işlemidir. Yapay zekanın bir alt kümesi olarak kabul edilir. Mühendisler ve diğer alan uzmanları MATLAB kullanarak binlerce makine öğrenimi uygulamasını devreye aldı.  MATLAB, makine öğreniminin zor kısımlarını aşağıdakilerle kolaylaştırır: 

  • Modelleri eğitmek ve karşılaştırmak için sadece üzerine gelin ve tıklayın
  • Gelişmiş sinyal işleme ve özellik çıkarma teknikleri ile
  • Özellik seçimi, model seçimi ve hiperparametre ayarını içeren otomatik makine öğrenimi (AutoML) 
  • İşlemeyi büyük verilere ve kümelere ölçeklemek için aynı kodu kullanma yeteneği ile 
  • Gömülü ve yüksek performanslı uygulamalar için otomatikleştirilmiş C / C ++ kodu üretimi 
  • Yerleşik dağıtım veya simülasyonlar için yerel veya MATLAB Fonksiyon blokları olarak Simulink ile entegrasyon 
  • Denetimli ve denetimsiz öğrenim için tüm popüler sınıflandırma, regresyon ve kümeleme algoritmaları 
  • Çoğu istatistiksel ve makine öğrenimi hesaplamasında açık kaynaktan daha hızlı yürütme

Makine öğrenmesi nedir? konulu e-kitabı 

Bu ücretsiz, iki saatlik eğitim, sınıflandırma problemleri için pratik makine öğrenimi yöntemlerine etkileşimli bir giriş sağlar.

Machine Learning Onramp

Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML)

Eğitim verilerinden otomatik olarak özellikler oluşturun ve Bayes optimizasyonu gibi hiperparametre ayarlama tekniklerini kullanarak modelleri optimize edin. Sinyal veya görüntü verileri için dalgacık saçılması gibi özel özellik çıkarma tekniklerini ve komşu bileşen analizi (NCA) veya sıralı özellik seçimi gibi özellik seçim tekniklerini kullanın. 

Makine Öğrenmesi ile Finans Sektörü videosunu

Kod Üretimi ve Simulink Entegrasyonu

İstatistikleri ve makine öğrenimi modellerini gömülü sistemlere dağıtın ve ön ve son işleme adımları dahil olmak üzere tüm makine öğrenimi algoritmanız için okunabilir C veya C ++ kodu oluşturun. Simulink’teki MATLAB fonksiyon blokları ve yerel bloklar aracılığıyla makine öğrenimi modellerini kullanarak yüksek doğrulukta simülasyonlarınızın doğrulanmasını ve doğrulanmasını hızlandırın. 

MATLAB ile Takviyeli Öğrenme e-kitabını

MATLAB ile Büyük Veri e-kitabını

Ölçeklendirme ve Performans

Uzun diziler kullanın, makine öğrenimi modellerini, kodunuzda minimum değişiklikle belleğe sığmayacak kadar büyük veri kümelerine eğitin. Masaüstünüzde, kümelerde veya bulutta paralel bilgi işlemle istatistiksel hesaplamaları ve model eğitimi de hızlandırabilirsiniz. 

Uygulama Alanları


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