两种MATLAB®R可以用于数据分析和机器学习。它们提供了对数学函数、语言、统计和用户社区的访问。但MATLAB可以帮助工程师和科学家在机器学习方面加快速度，因为MATLAB有交互式应用程序，不需要深入的技能，以及自动化机器学习工作流的耗时步骤的工具。
让我们看看一些更容易在MATLAB和R中执行的任务:
- 拟合数据，识别模式，构建机器学习模型而无需编码
- 无需机器学习专家，即可获得优化模型
为获得最佳性能，模型需要通过参数调谐，功能优化和模型选择进行迭代。
AutoML自动化了从信号中提取特征、选择模型和优化超参数等耗时且困难的步骤。
使用MATLAB，您可以在一个步骤中优化模型和相关的超参数，应用贝叶斯优化。
- 将您已经编写的代码扩展到大型数据集
MATLAB有许多内置函数和机器学习算法，用于使用与内存数据相同的语法处理大型数据集。可接入Hadoop/HDFS、NoSQL数据库、云存储等大数据存储系统。
虽然可以在Hadoop和Spark集群上扩展R的包是可用的，但使用它们需要学习与相应内存版本不同的新功能。
在常见的技术计算任务、统计和机器学习方面，MATLAB比R快，正如R基准2.5(也称为Urbanek)中所描述的那样，因为MATLAB库调用是优化的，代码是即时编译的。大多数工具箱函数都有内置的并行计算支持，利用多核甚至gpu来进行深度学习。万博1manbetx您还可以使用并行for循环来加速执行，并将其扩展到计算集群MATLAB并行服务器，或者使用Amazon或Azure等公共云提供商提供的随需应变计算资源。
- 部署到边缘设备和嵌入式系统
将应用程序部署到嵌入式系统是一个挑战，因为用R等高级语言编写的代码通常需要重新实现才能在嵌入式硬件上运行。
自动生成C/ c++， HDL, CUDA和其他代码在实时系统中使用MATLAB:MATLAB编码器自动将大多数机器学习和统计函数的预测代码转换为C/ c++代码，您可以直接部署在嵌入式设备和其他具有严格内存限制的专门硬件上。由GPU Coder生成的预测代码在专门的NVIDIA硬件上运行的速度比流行的深度学习框架(如TensorFlow)快，从而满足实时部署需求，例如驾驶辅助和视频处理系统。
嵌入分析用于IT, OT，和企业系统-免版税与MATLAB工具:您可以共享独立的MATLAB应用程序或创建共享库来集成到Java、Microsoft . net、Python和Excel应用程序中。与按交易收费的基于云的部署服务不同，使用MATLAB编译器和MATLAB编码器免版税。
通过使用Embedded Coder生成代码所节省的时间，我们能够在MATLAB中试验新特性并完成额外的迭代，并结合客户对早期原型的反馈。
马克•漂白IDNEO
- 访问您需要的所有功能和能力
除了通用学习算法，数据分析和机器学习应用还需要解决特定领域挑战的工具，比如模拟经济数据、信号处理或驱动机器人的控制机制。R依赖于社区编写的包来实现科学功能，而只有少数几个包可以应对这些类型的工程挑战。
MATLAB工具箱提供了对传感器、移动设备和其他硬件的访问，以及用于信号处理、图像处理和计算机视觉、优化、符号计算、控制系统、测试和测量、计算金融和生物学的库。工具箱被设计成相互协作并一起更新，因此您永远不会为不兼容的库版本而烦恼。MathWorks拥有250多名全职质量和测试工程师，他们验证产品质量和准确性，并确保软件在发布前通过广泛的测试套件。
MATLAB使我们能够将以前无法读懂的数据转换成可用的格式;自动过滤、光谱分析和变换步骤的多卡车和地区;最后，实时应用机器学习技术来预测进行维护的理想时间。
Gulshan Singh, Baker Hughes
这就是为什么工程师和科学家选择MATLAB而不是R
工程师和科学家喜欢为他们的应用程序设计良好、记录良好和经过彻底测试的工具和功能。这就是MATLAB被世界各地大学和公司的数百万工程师和科学家使用的原因。
具有较强统计背景的研究人员可能更喜欢r。然而，那些从事统计和机器学习的工业和工程应用的研究人员更喜欢MATLAB。一些原因包括:
- 能够在不编码的情况下在交互式应用中构建优化模型
- 自动化的困难和耗时的步骤特征提取，模型选择和超参数优化-不仅为数字数据，而且为信号和图像应用
- 无需重新编码即可部署到嵌入式硬件和企业应用程序，而且免版税
- 将模型与Simulink集成，以便在整个应用程序开发过程中应用实万博1manbetx时测试和基于模型的设计
如果你在一个需要使用R和MATLAB的环境中，你可以用标准格式在MATLAB和R之间交换数据，你可以从MATLAB调用R函数。
