Veri Bilimi

MATLAB; verilere erişme ve ön işleme, makine öğrenimi ve tahmine dayalı modeller oluşturma ve kurumsal BT sistemlerine model dağıtma araçlarıyla veri bilimini kolaylaştırır. 

  • Düz dosyalarda, veritabanlarında, veri tarihçilerinde ve bulut depolamada depolanan verilere erişin veya veri toplama donanımı ve finansal veri akışları gibi canlı kaynaklara bağlanın. 
  • Kesin doğrulukta etiketleme uygulamaları da dahil olmak üzere programatik ve etkileşimli veri hazırlama için veri türlerini ve ön işleme yeteneklerini kullanarak verileri yönetin ve temizleyin. 
  • Sensör, metin, görüntü, video ve diğer veri türleri için alana özgü özellik mühendisliği tekniklerini uygulayın. 
  • Makine öğrenimi ve derin öğrenme uygulamalarını kullanarak çok çeşitli modelleme yaklaşımlarını keşfedin. 
  • Otomatik özellik seçimi, model seçimi ve hiperparametre ayarlama algoritmaları ile makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinde ince ayar yapın. 
  • Makine öğrenimi modellerini başka bir dile yeniden kodlamadan üretim BT sistemlerine dağıtın. 
  • Makine öğrenimi modellerini otomatik olarak bağımsız C / C ++ koduna dönüştürün. 

Keşfedici Veri Analizi

Verileri önceden işlemek için daha az zaman harcayın. Zaman serisi sensör verilerinden görüntülere ve metne kadar, MATLAB veri türleri, verileri ön işlemek için gereken süreyi önemli ölçüde azaltır. Üst düzey işlevler, farklı zaman serilerini senkronize etmeyi, aykırı değerleri enterpolasyonlu değerlerle değiştirmeyi, gürültülü sinyalleri filtrelemeyi, ham metni kelimelere ayırmayı ve daha fazlasını kolaylaştırır. Eğilimleri anlamak ve grafikler ve Canlı Düzenleyici ile veri kalitesi sorunlarını belirlemek için verilerinizi hızla görselleştirin. 

Uygulamalı Makine Öğrenimi

En iyi makine öğrenimi modellerini bulun. İster makine öğrenimine başlamak için biraz yardım arayan bir acemi olun, ister birçok farklı model türünü hızlı bir şekilde değerlendirmek isteyen bir uzman olun, sınıflandırma ve regresyon uygulamaları hızlı sonuçlar sağlar. Çok çeşitli en popüler sınıflandırma ve regresyon algoritmaları arasından seçim yapın, modelleri standart ölçülere göre karşılaştırın ve daha fazla analiz ve entegrasyon için gelecek vaat eden modelleri dışa aktarın. Kod yazmak sizin tarzınızsa, model eğitim işlevlerinde yerleşik hiperparametre optimizasyonunu kullanabilirsiniz, böylece modelinizi ayarlamak için en iyi parametreleri hızlı bir şekilde bulabilirsiniz. 

Çoklu Platform Dağıtımı

Makine öğrenimi modellerini C / C ++ kodu, CUDA kodu, kurumsal BT sistemleri veya bulut dahil her yerde dağıtın. Performans önemli olduğunda, yüksek performanslı tahmin hızına ve küçük bellek ayak izine sahip konuşlandırılabilir modeller oluşturmak için MATLAB kodunuzdan bağımsız C kodu oluşturabilirsiniz. Ayrıca ihracat makine Simulink’de kullanılmak üzere öğretim modellerinde olabilir. Web, veritabanı ve kurumsal uygulamalarla entegrasyon için MATLAB Üretim Server veya dağıtma modelleri. 

Uygulama Alanları


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