Veri Bilimi

MATLAB; veri erişimi, veri ön-işleme, makine öğrenimi, tahmine dayalı modeller oluşturma ve kurumsal BT sistemlerine model dağıtımı sağlayan ürün ailesiyle veri bilimi süreçlerini kolaylaştırır.

Yerel dosyalarda, veri tabanlarında ve bulut ortamlarında depolanan verilere erişebilir veya veri toplama donanımı ve finansal veri akışları gibi canlı veri kaynaklarına da ulaşabilirsiniz.
Çeşitli veri türleri için etiketleme uygulamalarını kullanarak programatik ve etkileşimli olarak verilerinizi etiketleyebilir ve ön-işleme yeteneklerini kullanarak verilerinizi hazırlayabilirsiniz.
Sensör, metin, görüntü, video verilerini ve daha birçok veri türü için alana özgü mühendislik tekniklerini uygulayabilirsiniz.
Makine öğrenimi ve derin öğrenme uygulamalarını kullanarak çok çeşitli model oluşturma yaklaşımlarıyla karşılaşabilirsiniz.
Otomatik özellik seçimi, model seçimi ve hiper parametre ayarlama algoritmaları ile makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinizi geliştirebilirsiniz.
Makine öğrenimi modellerini başka bir dile yeniden kodlamadan BT sistemlerine dağıtabilirsiniz.
Makine öğrenimi modellerini otomatik olarak bağımsız C / C ++ koduna dönüştürebilirsiniz.

Veri Bilimi Konuları

Makine Öğrenmesi

Matematiksel ve istatistiksel işlemler ile veriler üzerinden çıkarımlar yapan ve tahminlerde bulunan sistemlerin bilgisayarlar ile modellenmesidir. Makine Öğrenmesi yöntemleri genel olarak 3 ana kategoriye ayrılır: Supervised (Gözetimli) Öğrenme, Unsupervised (Gözetimsiz) Öğrenme ve Reinforcement (Takviyeli) Öğrenme.

Derin Öğrenme

Derin Öğrenme temelde aslında bir Makine Öğrenmesi yöntemidir. Derin Öğrenme algoritmaları veriden özellik çıkarımını otomatik olarak gerçekleştirdikten sonra bu özellikleri kullanarak çıktıları tahmin eder.

Büyük Veri

Büyük veri, bir organizasyonun yönettiği, işlediği ve depoladığı verilerin hacmi ve çeşitliliğidir. İşletmeler ve kurumlar için, veri bilimi ve makine öğrenmesi yöntemlerini de kullanarak bu verileri en kullanışlı hale getirip, iş süreçlerine yeni bir bakış açısı getirmek ,yeni kanallar açmasını sağlamak oldukça önemlidir.

Keşifsel Veri Analizi

MATLAB ile; zaman serisi, sensör verileri, görüntü veya metin verilerinizi ön işlemek için gereken süreyi önemli ölçüde azaltabilirsiniz. Hazır fonksiyonlarla, farklı zaman serisi verilerini senkronize etmeyi, aykırı değerleri enterpolasyonlu değerlerle değiştirmeyi, gürültülü sinyalleri filtrelemeyi, ham metni kelimelere ayırmayı ve daha fazlasını kolayca gerçekleştirebilirsiniz.

Verilerin anlaşılmasına ve analizine yardımcı olması için grafikler, tablolar ve haritalar gibi çeşitli görsel araçları kullanabilirsiniz.

Uygulamalı Makine Öğrenimi

İster makine öğrenimine başlamak için biraz yardım arayan bir acemi, ister birçok farklı model türlerini hızlı bir şekilde değerlendirmek isteyen bir uzman olun, MATLAB’ te sınıflandırma ve regresyon modellerini kullanarak sonuçlara kolayca ve hızlıca erişebilirsiniz. En popüler sınıflandırma ve regresyon algoritmaları arasından seçim yaparak, modelleri standart ölçülere göre karşılaştırıp performansı en iyi olan modelleri dışa aktarabilirsiniz.

Model Dağıtımı

Makine öğrenmesi modellerini C / C ++ veya CUDA koduna otomatik olarak çevirebilir, kurumsal BT sistemleri veya bulut ortamları dahil istediğiniz her yerde dağıtımını gerçekleştirebilirsiniz. Performans önemli olduğunda, yüksek performanslı tahmin hızına sahip modeller oluşturmak için MATLAB kodunuzdan bağımsız C kodu oluşturabilirsiniz.

Veri Bilimi

Veri Bilimi Konuları

Makine Öğrenmesi

Derin Öğrenme

Büyük Veri

Keşifsel Veri Analizi

Uygulamalı Makine Öğrenimi

Model Dağıtımı

Bizimle iletişime geçin