データサイエンス向けMATLAB
データ探索，机械学习モデルの构筑，
予测分析の実行
データへのアクセス，データの前处理，机械学习モデルと予测モデルの构筑，エンタープライズITシステムへのモデル展开のためのツールを提供するMATLAB®は，データサイエンスに适しています。
- フラットファイル，データベース，データヒストリアン，クラウドストレージに保存されているデータへのアクセス，およびデータ收集ハードウェアや金融データフィードなどのライブソースへの接続
- データ型および前处理机能（プログラムによる対话型のデータ准备）を使った，データの管理とクリーニング（グラウンドトゥルースのラベル付けアプリを含む）
- MATLABグラフィックスやライブエディターノートブック环境を使った，データ分析のドキュメント化
- センサー，テキスト，画像，ビデオ，その他のタイプのデータに対して，専门分野特有の特徴量エンジニアリング手法を适用
- 机械学习アプリおよびディープラーニングアプリによる，さまざまなモデリングアプローチの探索
- 自动化された特徴选択，モデル选択，およびハイパーパラメーター调整アルゴリズムによる机械学习モデルとディープラーニングモデルの微调整
- 他言语に再コーディングすることなく机械学习モデルを运用ITシステムに展开
机械学习モデルをスタンドアロンのC / C ++コードへ自动変换
机械学习の适用
最适な机械学习モデルを见つけましょう。机械学习でサポートが必要な初心者にも，さまざまなモデルを短时间で评価したい上级者にも，分类アプリおよび回帰アプリが役立ちます。最も一般的な分类アルゴリズムや回帰アルゴリズムを使い，标准的な指标に基づいてモデルを比较し，より详细な分析や统合に役立つモデルをエクスポートできます。自らコードを记述する场合は，モデルの学习关数に组み込まれているハイパーパラメーターの最适化を使用することで，モデルの调整に最适なパラメーターを迅速に见つけることができます。
マルチプラットフォーム展开
C / C ++コード，CUDA®コード，エンタープライズITシステム，クラウドなど，さまざまな环境に机械学习モデルを展开することができます。パフォーマンスを重视する场合は，MATLABコードからスタンドアロンのÇコードを生成して，予测速度に优れ，メモリフットプリントの小さい配布可能なモデルを作成できます。さらに，机械学习モデルを的Sim万博1manbetxulink®で使用するためにエクスポートしたり，MATLAB生产服务器™に展开して，网络やデータベース，エンタープライズアプリケーションと统合することもできます。
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