MATLAB vs R
MATLAB® et R peuvent être utilisés tous les deux pour l'analyse de données et le Machine Learning. Les deux options offrent un accès à des fonctions mathématiques, un langage, des analyses statistiques et une communauté d'utilisateurs, mais MATLAB aide les ingénieurs et les scientifiques à monter en compétence plus rapidement sur le Machine Learning, car MATLAB dispose d'applications interactives ne nécessitant pas de compétences approfondies et propose des outils qui automatisent les étapes chronophages du workflow de Machine Learning.
Passons en revue quelques étapes plus faciles à réaliser avec MATLAB vs R :
- Ajuster les données, identifier des patterns et construire des modèles de Machine Learning sans coder
MATLAB offre des applications pour développer des modèles de Machine Learning sans écrire de code. Avec les applications Classification Learner et Regression Learner, vous pouvez explorer les données, entraîner les modèles de classification et de régression, régler les hyperparamètres et évaluer les résultats. Distribution Fitter vous permet d'adapter de nombreuses distributions couramment utilisées à vos données. Vous pouvez facilement entraîner tous les modèles disponibles et vous concentrer sur l'amélioration des modèles avec les meilleurs résultats. Vous pouvez entraîner en parallèle plusieurs modèles sur des jeux de données volumineux sur plusieurs cœurs ou un cluster de calcul. Vous pouvez également exporter le modèle choisi et générer du code pour l'intégrer dans d'autres systèmes et pour le déployer.
- Obtenir des modèles optimisés sans l'aide d'un expert en Machine Learning
Afin d'atteindre des performances optimales, les modèles doivent passer par des itérations sur le réglage des paramètres, l'optimisation des caractéristiques et la sélection des modèles.
AutoML automatise les étapes complexes et chronophages d'extraction de caractéristiques des signaux, de sélection des modèles et d'optimisation de leurs hyperparamètres.
Avec MATLAB, vous pouvez optimiser à la fois le modèle et les hyperparamètres associés en une seule étape, en appliquant l'optimisation bayésienne.
- Adapter le code déjà écrit à des jeux de données volumineux
MATLAB dispose de nombreuses fonctions intégrées et d'algorithmes de Machine Learning pour traiter des jeux de données volumineux en utilisant la même syntaxe que pour les données en mémoire. Vous pouvez vous connecter à des systèmes de stockage de big data, notamment Hadoop/HDFS, des bases de données NoSQL et des fournisseurs de stockage cloud.
Même si des packages d'adaptation de R sur les clusters Hadoop et Spark sont disponibles, leur utilisation nécessite d'apprendre de nouvelles fonctions, différentes des versions correspondantes dédiées aux données en mémoire.
De base, MATLAB est plus rapide que R pour les tâches de calcul scientifique courantes, les statistiques et le Machine Learning, comme décrit dans le benchmark 2.5 de R (également connu sous le nom d'Urbanek), car les appels à la bibliothèque MATLAB sont optimisés et le code suivant la technologie just-in-time. La plupart des fonctions des toolboxes supportent nativement le calcul parallèle, exploitant plusieurs cœurs, voire des GPU, pour le Deep Learning. Vous pouvez également accélérer l'exécution avec une boucle for parallèle, basculer le calcul sur des clusters avec MATLAB Parallel Server, ou utiliser des ressources de calcul à la demande, disponibles auprès de fournisseurs de cloud public comme Amazon ou Azure.
- Déployer les applications sur des dispositifs périphériques et des systèmes embarqués
Le déploiement d'applications sur des systèmes embarqués peut s'avérer complexe car le code écrit dans des langages de haut niveau comme R doit souvent être réimplémenté pour fonctionner sur du hardware embarqué.
Générer automatiquement du code C/C++, HDL, CUDA ou autre pour une utilisation dans des systèmes temps réel avec MATLAB : MATLAB Coder convertit automatiquement le code de prédiction en code C/C++ pour la plupart des fonctions de Machine Learning et de statistiques, que vous pouvez déployer directement sur les dispositifs embarqués et autres hardwares spécialisés à fortes contraintes de mémoire. Le code généré par GPU Coder pour les prédictions s'exécute sur du hardware spécialisé NVIDIA plus rapidement qu'avec des frameworks de Deep Learning populaires comme TensorFlow, répondant ainsi aux exigences de déploiement en temps réel, par exemple pour des systèmes d'aide à la conduite et de traitement vidéo.
Intégrer les analyses pour une utilisation libre de droits dans les systèmes IT, OT et d'entreprise avec les outils MATLAB : Vous pouvez partager des applications MATLAB autonomes ou créer des bibliothèques partagées pour les intégrer dans des applications Java, Microsoft .NET, Python et Excel. Contrairement aux services de déploiement cloud facturés à la transaction, le déploiement avec MATLAB Compiler et MATLAB Coder est libre de droits.
Avec le temps gagné grâce à la génération de code avec Embedded Coder, nous avons pu expérimenter de nouvelles fonctionnalités et réaliser des itérations supplémentaires dans MATLAB, en intégrant les retours des clients concernant les premiers prototypes.
- Accéder à toutes les fonctions et fonctionnalités dont vous avez besoin
Indépendamment des algorithmes d'apprentissage à usage général, les applications d'analyse de données et de Machine Learning nécessitent des outils permettant la résolution de problèmes spécifiques, comme la modélisation de données économiques, le traitement du signal ou les mécanismes de contrôle des mouvements d'un robot. R compte sur sa communauté pour le développement de packages de fonctionnalités scientifiques mais seuls quelques packages répondent à ce type de défis d'ingénierie.
Les toolboxes MATLAB donnent accès aux capteurs, dispositifs mobiles et autres types de hardware, ainsi qu'à des bibliothèques pour le traitement du signal, le traitement d'images et la Computer Vision, l'optimisation, le calcul symbolique, les systèmes de contrôle, les tests et mesures, la finance computationnelle et la biologie. Conçues pour fonctionner et être mises à jour ensemble, ces toolboxes vous évitent d'être confronté à des versions de bibliothèques incompatibles. MathWorks peut compter sur plus de 250 ingénieurs qualité et tests pour valider la qualité et l'exactitude des produits, et s'assurer que les logiciels passent avec succès une batterie complète de tests avant leur lancement.
MATLAB nous a donné la possibilité de convertir des données auparavant illisibles en un format exploitable, d'automatiser les étapes de filtrage, d'analyse spectrale et d'application de transformées les étapes pour de nombreux camions et de nombreuses régions. Finalement, nous avons pu appliquer des techniques de Machine Learning en temps réel afin de déterminer le moment idéal pour procéder à la maintenance.
Toutes ces raisons expliquent pourquoi les ingénieurs et les scientifiques privilégient MATLAB vs R
Les ingénieurs et scientifiques apprécient les fonctions et les outils bien conçus, bien documentés et testés de manière approfondie pour leurs applications. C'est pourquoi des millions d'entre eux, partout dans le monde, utilisent MATLAB dans leurs universités ou leurs entreprises.
R a parfois la faveur des chercheurs possédant une solide formation en statistiques, mais ceux qui travaillent sur des applications de statistiques et de Machine Learning dans des domaines industriels ou d'ingénierie préfèrent MATLAB. Voici quelques raisons expliquant cette préférence :
- La capacité à construire des modèles optimisés dans des applications interactives, sans coder
- L'automatisation des étapes longues et complexes d'extraction des caractéristiques, de sélection de modèle et d'optimisation des hyperparamètres, non seulement pour les données numériques mais aussi pour les applications de traitement du signal et d'images
- Le déploiement sur du hardware embarqué et des applications d'entreprise sans avoir à recoder, et libre de droits
- L'intégration de vos modèles avec Simulink pour des tests temps réel et une approche Model-Based Design dans votre processus de développement applicatif global
Et si votre environnement exige l'utilisation conjointe de R et de MATLAB, vous pouvez échanger des données entre MATLAB et R à l'aide de formats standard, et vous pouvez appeler des fonctions R depuis MATLAB.
Exemples et démonstrations
Exemples d’application
Références logicielles
Voir aussi: machine learning with MATLAB, MATLAB plot gallery, data fitting with MATLAB, MATLAB vs. Python, Open Science
