用于机器学习的MATLAB
培训模型、调优参数并部署到生产或边缘
恩一个MATLAB®， les ingénieurs et experts métier ont déployé des millers d'applications de Machine Learning。MATLAB simplfie les tâches les plus complex du Machine Learning avec:
- 应用程序交互倒学徒和比较这些模型
- 技术avancées detraitement du信号等d 'extraction的特性
- Le réglage automatique des hyperparamètres等拉选择des的特性Visant à optimiser les performance du modèle
- La possibilité d’utiliser le même code pourAppliquer关注大数据的特点等辅助集群
- La génération自动解码C/ c++Pour les applications embarquées et haute performance
- Les算法德分类，régression和聚类，再加上大众倒我的学徒supervisé和非supervisé
- 一个执行+主所有的解决方案都是开源的万博 尤文图斯，包括统计计算和机器学习
Découvrez comment no clients utilisent MATLAB pour le Machine Learning
汽车
PathPartner
PathPartner développe des algorithm de Machine Learning pour des applications汽车basées sur les雷达
生产、自动化及机械工业
RWE可再生能源，魁北克水电，IMCORP
监控état和维护prédictive des équipements avec le机器学习和人工智能
Équipements médicaux，通信，électronique等半导体
运动卫生技术
Évaluation在所有人的滑道上的淫秽物品âgées关于惯性和机器学习的捕获者
应用程序与et算法交互
你可以在一个大型的éventail算法中选择分类，聚类和régression。Des réseaux de neurones«peu profolds»(jusqu'à trois couches) et d'autres modèles de Machine Learning sont désormais également disponibles。选择分类算法，聚类算法和régression通用算法。Utilisez的应用程序régression和分类pour entraîner，比较者，régler和出口商互动的modèles pour优化les分析，l'intégration和le déploiement。如果您可以préférez écrire du code，您可以通过modèles grâce à la sélection de caractéristiques和réglage de paramètres进行优化。
- 在知道+
- 探索机器学习示例、文章和教程
- 回归学习者应用(3:42)
- 教程在支持向量机和leur使用在M万博1manbetxATLAB(3:54)
- 局部可解释的模型不可知解释
- 机器学习的算法是什么?
Interpretabilite des模型
Surmontez le côté«boîte noire»du Machine Learning en appliquant des méthodes d'interprétabilité éprouvées telles que PDP (Partial Dependence Plots)， LIME, les valerde Shapley et le modèle additif généralisé (GAM)。正确地使用modèle的信息有效地使用prédictions，并注意modèle的内容étaient不是学徒。Surmontez le côté«boîte noire»du Machine Learning en appliquant des méthodes d'interprétabilité éprouvées telles que PDP (Partial Dependence Plots)， LIME, les valerde Shapley et le modèle additif généralisé (GAM)。正确地使用modèle的信息有效地使用prédictions，并注意modèle的内容étaient不是学徒。
机器学习automatisé (AutoML)
Générez automatiquement des caractéristiques à partr des données entrainées et optimisez vos modèles en utilisant des réglage des hyperparamètres comme l’optimisation bayésienne。利用技术spécialisées提取caractéristiques告诉我们在图像上的扩散，使用技术sélection de caractéristiques分析NCA(邻域成分分析)，MRMR(最小冗余最大关联)和sélection séquentielle de caractéristiques。
一代德代码
Déployez des modèles de Machine Learning et de statistics dans systèmes embarqués en générant du code C ou c++ pour l'ensemble de votre algorithm de Machine Learning, en intégrant les pré- et post- traits。Mettez à jour les paramètres des modèles déployés sans regénérer le code C/ c++ de la prédiction。Accélérez la vérification et la validation de vos simulation haute-fidélité en utilisant des modèles de Machine Learning dans des blocks MATLAB Function et MATLAB System de 万博1manbetxSimulink®．
Mise à l’échelle et performance
使用高数组entraîner des modèles de Machine Learning sur jeux de données trop volumineux pour tenir dmémoire de la Machine, avec最小修改apportées à votre代码。Accélérez计算统计和modèles grâce计算parallèle在你的PC上，在云上的集群。
Demarrez很快
Présentation du机器学习
Une présentation interactive des méthodes pratiques de Machine Learning pour résoudre des problèmes de classification。
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