Makine öğrenmesi makinelerin talimatlar olmadan, kendi deneyimlerine dayanarak insanlar gibi öğrenmesini sağlayan yapay zekanın bir alt dalıdır. MATLAB, makine öğrenmesi konusunda kullanıcılara birçok kolaylık sunar.
MATLAB’in, makine öğrenimi süreçleri için sunduğu kolaylıklar:
Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut azaltma ve daha birçok makine öğrenmesi algoritmasını içerir.
Kullanıcıların kendi algoritmalarını oluşturmalarına olanak tanıyan bir geliştirme ortamı sunar.
Gelişmiş sinyal işleme ve özellik çıkarma tekniklerini bulundur.
Özellik seçimi, model seçimi ve hiper parametre ayarını içeren otomatik makine öğrenimi desteği sağlar. (AutoML)
Gömülü sistemlerde yüksek performanslı uygulamalar için otomatik olarak C / C ++ kodu üretimi sağlar.
Simülasyonlar için yerel veya MATLAB fonksiyon blokları olarak Simulink ile entegrasyon sağlar.
İstatistiksel ve makine öğrenimi konularında açık kaynak kodlu uygulamalara göre daha hızlı çalışır.
“Makine Öğrenmesi Nedir?” konulu e-kitabı indirmek için Tıklayın
Eğitim verilerinden otomatik olarak özellikler oluşturup, Bayes optimizasyonu gibi hiper parametre ayarlama tekniklerini kullanarak modelleri optimize edebilirsiniz. Sinyal veya görüntü verileri için Dalgacık Dağılımı (Wavelet Scattering), sınıflandırma problemleriniz için Komşu Bileşen Analizi (NCA) veya bir veri kümesindeki özelliklerin önem sırasına göre seçilmesi için Sıralı Özellik Seçimi gibi farklı özellik çıkarım yöntemlerinden faydalanabilirsiniz.
Kod Üretimi ve Simulink Entegrasyonu
Analiz sonuçlarınızı veya makine öğrenimi modellerinizi gömülü sistemlere dağıtabilirsiniz. Ön işleme veya son işleme adımları da dahil olmak üzere tüm makine öğrenimi algoritmanız için okunabilir C veya C ++ kodu oluşturabilirsiniz. Eğitilmiş modellerinizi gömülü sistemlerde dağıtımını yapmadan önce simülasyonu için, yerel veya MATLAB fonksiyon bloğu olarak Simulink ile entegre edebilirsiniz.
MATLAB ile Takviyeli Öğrenme e-kitabını indirmek için Tıklayın->
Makine öğrenimi modellerini, kodunuzda uygulayacağınız çok az değişiklikle, belleğe sığmayacak kadar büyük veri kümelerini kullanarak eğitebilirsiniz. İstatistiksel hesaplamaları ve model eğitimlerini masaüstünde, kümelerde veya bulutta paralel işlemle hızlandırabilirsiniz.