Neuerungen in MATLAB für Data Science

MATLAB macht Data Science für jeden einfach und leicht zugänglich
und eignet sich nicht nur für Experten. Sehen Sie sich die neuen Funktionen für den Entwurf
und die Erstellung von Machine-Learning-Modellen, für die Arbeit mit Big Data und für die Bereitstellung an.

Entwickeln von Machine-Learning-Modellen

  • Regression Learner-App: Trainieren Sie Regressionsmodelle mit überwachtem Machine Learning.
  • Classification Learner-App: Trainieren Sie Klassifikationsmodelle mit überwachtem Machine Learning. 
  • Textanalysen: Analysieren und modellieren Sie Textdaten.
  • Bayes'sche Optimierung: Optimieren Sie Machine-Learning-Algorithmen durch Suchen nach optimalen Hyperparametern.
  • Merkmalsauswahl: Verwenden Sie die Nachbarschaftskomponentenanalyse (Neighborhood Component Analysis, NCA), um Merkmale für Machine-Learning-Modelle auszuwählen.

Zugehörige Produkte: Statistics and Machine Learning Toolbox, Text Analytics Toolbox

 

Arbeiten mit Big Data

  • tall-Arrays für Big Data: Bearbeiten und analysieren Sie Daten, die zu groß für den Arbeitsspeicher sind.
  • Big-Data-Algorithmen: Nutzen Sie die SVM-Klassifikation (Support Vector Machine) und die naive Bayes-Klassifikation, erstellen Sie Entscheidungsbäume mit Bagging und passen Sie die Lasso-Regression für Out-of-Memory-Daten an.
  • Big-Data-Diagramme: Visualisieren Sie Out-of-Memory-Daten mit plot, scatter und binscatter.
  • Bereitstellung von Big-Data-Anwendungen: Führen Sie Anwendungen auf Ihrem Desktop oder Spark Cluster mithilfe von tall-Arrays oder der MATLAB-API für Spark aus.

Zugehörige Produkte: Statistics and Machine Learning Toolbox, MATLAB Compiler

 

Verwaltung und Vorverarbeitung von Daten

  • timetable Datencontainer: Verwalten Sie zeitgestempelte Tabellendaten mit zeitbasierter Indexierung und Synchronisation.
  • string-Array: Bearbeiten, vergleichen und speichern Sie Textdaten effizient.
  • Datenvorverarbeitung: Suchen Sie fehlende Daten, ergänzen Sie sie und entfernen Sie sie. Erkennen und ersetzen Sie Ausreißer. Glätten Sie verrauschte Daten
  • Zugriff auf Daten in der Cloud: Lesen Sie Daten von Amazon S3 und Azure Blob Storage.

Operationalisierung von Analysen

  • Codegenerierung: Generieren Sie C-Code für Vorhersagen mithilfe von Diskriminanzanalysen, k-NN, der SVM-Regression, Regressionsbaum-Ensemble-Techniken und Gauß-Prozess-Regressionsmodellen.
  • RESTful API und JSON: Entwickeln Sie Clients für MATLAB Production Server in jeder Programmiersprache, die HTTP unterstützt.
  • Servermanagement-Dashboard: Konfigurieren und verwalten Sie mehrere Serverinstanzen über eine Webbenutzeroberfläche.

Zugehörige Produkte: MATLAB CoderStatistics and Machine Learning Toolbox, MATLAB Production Server

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