機械学習向けMATLAB
モデルのトレーニング、パラメーター調整を行い、本番環境やエッジに展開
エンジニアや各分野の専門家による、何千もの機械学習アプリケーションの展開に MATLAB®が使用されています。MATLABは機械学習における課題を、以下のような機能によって解消することができます。
- クリック操作が可能なアプリによるモデルのトレーニングおよび比較
- 高度な信号処理および特徴抽出の手法
- ハイパーパラメーターの自動調整および特徴選択によるモデルパフォーマンスの最適化
- コードを変更することなくビッグデータおよびクラスターに計算処理をスケーリング
- 組み込みアプリケーションおよび高性能アプリケーション向けC/C++コードの自動生成
- 教師あり学習と教師なし学習の主要な分類、回帰、クラスタリングのアルゴリズムに対応
- 大半の統計および機械学習の計算において、オープンソースツールよりも速い実行速度
MATLABによる機械学習の導入事例
自動車
路径伙伴
PathPartner、レーダーベースの自動車アプリケーション向け機械学習アルゴリズムを開発
エネルギー生産、IA&M
RWE可再生能源、魁北克水电、IMCORP
機械学習と人工知能を使用したユーティリティ資産の状態監視と予知保全
医療機器、消费电子
运动健康技术
慣性センサーと機械学習による高齢者の転倒リスクの評価
関連情報
スケーリングとパフォーマンス
高的配列を使用すれば、コードに最小限の変更を加えるだけで、マシンのメモリには大きすぎて収まらないデータセットを使って機械学習モデルをトレーニングできます。さらに、デスクトップ、クラスター、またはクラウドで並列計算を使用することにより、統計計算とモデルトレーニングを高速化できます。
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