吉姆·斯图尔特,数学工厂
随着工程数据的大小和种类的增加,在MATLAB中访问、处理和分析这些(大型)工程数据集的能力也随之增加®. 随着流式数据技术的兴起,这些数据的数量和速度显著增加,这激发了处理运动数据的新方法。Jim Stewart讨论了将MATLAB作为数据分析平台的使用,该平台具有一流的框架和基础设施,用于表示基于MATLAB的工作流,从而通过应用机器学习模型实现“实时”决策。他演示了如何使用MATLAB生产服务器™ 在来自Apache的数据流上部署这些模型®卡夫卡®. 该演示展示了一个完整的工作流程,从在MATLAB中开发机器学习模型到将其部署到处理在云端运行的真实问题。
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