Data Science

 

MATLAB für Data Science

Unteruchen von Daten, Erstellen von Machine-Learning-Modellen,
Durchführung prädiktiver Analysen

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
  • Dokumentieren von Datenanalysen mit MATLAB-Grafiken und der Notebook-Umgebung des Live Editor
  • Anwenden von Techniken der domänenspezifischen Merkmalsgewinnung für Sensor-, Text-, Bild-, Video- und andere Daten
  • Untersuchen zahlreicher unterschiedlicher Modellierungsansätze mit Apps für Machine Learning und Deep Learning
  • Feinabstimmung von Machine-Learning- und Deep-Learning-Modellen mit Algorithmen für die automatisierte Merkmalsauswahl und Feinabstimmung von Hyperparametern
  • 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 schnell mit Diagrammen und dem Live Editor, um Trends zu verstehen und Probleme der Datenqualität zu identifizieren.

Angewandtes Machine Learning

Finden Sie die besten Machine-Learning-Modelle. Ganz gleich, ob Sie als Anfänger Hilfe für den Einstieg in Machine Learning suchen oder als Experte schnell viele verschiedene Arten von Modellen bewerten möchten: 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 lieber Code schreiben, können Sie die in die Modell-Trainingsfunktionen integrierte Hyperparameter-Optimierung verwenden, um schnell die besten Parameter für die Feinabstimmung Ihres Modells zu finden.

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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