MATLABによるデータ解析
データの確認,モデリング,および可視化
エンジニアや科学者は,MATLAB®を使用して,気候学,予知保全,医学研究,金融など,さまざまな分野で複雑なデータセットの整理,クリーニング,解析を行います。MATLABは以下の機能を提供します。
- 工学や科学のデータ向けに設計されたデータ型および前処理機能
- 対話型の高度にカスタマイズ可能なデータ可視化
- 統計分析,機械学習,信号処理のための数千の関数をあらかじめ用意
- 広範囲かつ専門的な内容のドキュメンテーション
- 簡単なコード変更と追加のハードウェアによってパフォーマンスを向上
- 大きなコード変更なしで解析をビッグデータに拡張
- アルゴリズムを手動で再コーディングせずに,自由に配布可能なソフトウェアコンポーネントまたは埋め込み可能なソースコードに自動的に解析をパッケージ化
- 解析から自動生成された共有可能なレポート
少ないコードでデータを解析
MATLABアプリを使用すると,機械学習モデルの学習やデータのラベル付けなどの反復的タスクを対話的に実行できます。また,これらのアプリは,対話的に行った操作をプログラムで再現するために必要なMATLABコードを生成します。
あらかじめ用意された一連の関数を使用して,センサードリフト,信号の外れ値,欠損データ,ノイズを特定し,クリーニングします。テーブルを結合し,時系列データを同期することで,個別のデータセットを組み合わせます。ライブエディターのタスクを使用すると,ライブスクリプト内でこれらの問題を対話的に解決し,コードを生成できます。広範囲に渡る専門的な内容のドキュメンテーションで,新しいMATLAB関数を使用する方法を学びます。
大きなコード変更なく解析を拡張
parforループとマルチプロセッサハードウェアを使用して,コードをほとんど変更せずに並列解析を高速化します。gpuarraysを作成して,GPU高速化を活用し,適切なアルゴリズムを探します。高配列を使用して,メモリに収まらないデータセットを処理します。これにより,データ解析ワークフロー全体で数百の関数をオーバーロードし,メモリに収まらないデータを操作します。
結果を共有
実行可能ファイル,C / c++ライブラリ,。净アセンブリ,Java®ライブラリ,Python®パッケージなど,自由に共有可能なソフトウェアコンポーネントに解析をパッケージ化します。MATLABコードを C コードおよび C++ コードに自動変換して、組み込みターゲットに展開します。MATLAB ライブエディターを使用して作業を文書化し、結果を PDF、Microsoft®词、乳液、およびHTML形式のレポートにエクスポートします。
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