MATLAB pour le Machine Learning

Entraînez des modèles, réglez des paramètres et déployez vos modèles en production et sur les périphériques

Grâce à MATLAB®, des ingénieurs et experts métier ont déployé des milliers d'applications de Machine Learning. MATLAB vous permet de simplifier les tâches les plus complexes du Machine Learning avec :

  • Des applications interactives pour l’apprentissage et la comparaison des modèles
  • Des techniques avancées de traitement du signal et d’extraction de caractéristiques
  • Le réglage automatique de l’hyperparamètre et la sélection des caractéristiques visant à optimiser les performances du modèle
  • La possibilité d’utiliser le même code pour appliquer les traitements aux big data et aux clusters 
  • La génération automatique de code C/C++ pour les applications embarquées et hautes performances
  • Les algorithmes de classification, de régression et de clustering les plus utilisés pour l’apprentissage supervisé et non supervisé
  • Une exécution plus rapide qu’avec les solutions open source pour la plupart des calculs statistiques et de Machine Learning

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Applications interactives et algorithmes

Faites votre choix parmi de nombreux algorithmes de classification, de clustering et de régression parmi les plus populaires. Utilisez des applications de régression et de classification pour interactivement entraîner, comparer, régler et exporter des modèles pour optimiser les analyses, l'intégration et le déploiement. Si vous préférez écrire du code, vous avez la possibilité d'optimiser vos modèles grâce à la sélection de fonctionnalités et au réglage de paramètres.

Machine Learning automatisé (AutoML)

Générez automatiquement des fonctionnalités en entraînant les données et optimisez vos modèles en utilisant les techniques de réglage de l'hyperparamètre, par exemple l'optimisation bayésienne. Utilisez des techniques d'extraction de fonctionnalités spécialisées, par exemple la diffusion en ondelettes pour les données de signal et image, ainsi que des techniques de sélection de fonctionnalités, par exemple l'analyse NCA (Neighborhood Component Analysis) ou la sélection de fonctionnalités séquentielle.

Génération de code

Déployez des modèles de Machine Learning et de statistiques dans des systèmes embarqués en générant du code C ou C++ pour l'ensemble de votre algorithme de Machine Learning, en intégrant pré-traitement et post-traitement. Mettez à jour les paramètres des modèles déployés sans regénérer de code C/C++ de prédiction. Accélérez la vérification et la validation de vos simulations high-fidelity en utilisant des modèles de Machine Learning via les blocs de fonction et les blocs de système MATLAB dans Simulink®..

Mise à l'échelle et performances

Utilisez des tall arrays pour entraîner des modèles de Machine Learning sur des jeux de données trop volumineux pour être gérés par la mémoire machine, avec un minimum de modifications apportées à votre code. Accélérez les calculs statistiques et l’entraînement de modèles grâce au calcul parallèle sur votre PC, des clusters ou dans le Cloud.

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