MATLAB macht Data Science einfach: Nutzen Sie Tools für den Zugriff auf Daten und ihre Vorverarbeitung, erstellen Sie Machine-Learning-Modelle und prädiktive Modelle und stellen Sie Modelle auf IT-Systemen unternehmensweit bereit.
- Zugriff auf Daten, die in Flatfiles, Datenbanken, Daten-Historians und Cloud-Speichern gespeichert sind, oder Verbindung mit Live-Quellen wie Datenerfassungs-Hardware und Finanzdaten-Feeds
- Verwaltung und Bereinigung von Daten mithilfe von Datentypen und Vorverarbeitungsfunktionen zur programmgesteuerten und interaktiven Datenvorbereitung, einschließlich Apps für die Ground-Truth-Klassifikation
- Dokumentation von Datenanalysen mit MATLAB-Grafiken und der Notebook-Umgebung des Live Editor
- Anwendung von Techniken der domänenspezifischen Merkmalsgewinnung für Sensor-, Text-, Bild-, Video- und andere Daten
- Untersuchung zahlreicher unterschiedlicher Modellierungsansätze mit Apps für Machine Learning und Deep Learning
- Feinabstimmung von maschinellen Lern- und Deep Learningmodellen mit automatischer Feature-Auswahl, Modellauswahl und Hyperparameter-Abstimmungsalgorithmen
- Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf IT-Produktivsystemen ohne Neuprogrammierung in einer anderen Sprache
- Automatische Konvertierung von Machine-Learning-Modellen in eigenständigen C/C++ Code
Warum MATLAB für Data Science?
Explorative Datenanalyse
Verbringen Sie weniger Zeit mit der Vorverarbeitung von Daten. Von Zeitreihen-Sensordaten über Bilder bis hin zu Text reduzieren MATLAB-Datentypen den Zeitaufwand für die Vorverarbeitung von Daten erheblich. Funktionen auf hoher Abstraktionsebene erleichtern die Synchronisierung unterschiedlicher Zeitreihen, das Ersetzen von Ausreißern durch interpolierte Werte, das Filtern verrauschter Signale, die Aufteilung von Rohtext in Wörter und vieles mehr. Visualisieren Sie Ihre Daten in kurzer Zeit anhand von Diagrammen und dem Live Editor, um Trends zu verstehen und Probleme der Datenqualität zu identifizieren.
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Angewandtes Machine Learning
Finden Sie die besten Machine-Learning-Modelle. Unabhängig davon, ob Sie als Anfänger Unterstützung für den Einstieg in Machine Learning benötigen oder als Experte ohne grossen Zeitaufwand eine Menge unterschiedlicher Modelle bewerten wollen: Apps für die Klassifikation und die Regression bringen schnell Ergebnisse. Wählen Sie aus zahlreichen weit verbreiteten Klassifikations- und Regressionsalgorithmen, vergleichen Sie Modelle anhand von Standardmetriken und exportieren Sie vielversprechende Modelle zur weiteren Analyse und Integration. Wenn Sie Code zu schreiben bevorzugen, können Sie die in die Modell-Trainingsfunktionen integrierte Hyperparameter-Optimierung verwenden, um die besten Parameter für die Feinabstimmung Ihres Modells zu finden.
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Multi-Plattform-Bereitstellung
Stellen Sie Machine-Learning-Modelle überall bereit, etwa als C/C++ Code, als CUDA®-Code, auf IT-Systemen in Unternehmen oder in der Cloud. Sobald es um die Performance geht, können Sie eigenständigen C Code aus Ihrem MATLAB Code generieren, um leistungsstarke Modelle mit hoher Vorhersagegeschwindigkeit und geringem Arbeitsspeicherbedarf zu erstellen. Außerdem können Sie Machine-Learning-Modelle zur Verwendung in Simulink exportieren oder Modelle auf MATLAB Production Server bereitstellen, um sie in Web-, Datenbank- und Unternehmensanwendungen zu integrieren.
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