MATLAB für Machine Learning

Entdecken Sie Muster und erstellen Sie prädiktive Modelle mit Daten aus Entwicklung, Fertigung und dem Finanzbereich

Mit MATLAB® haben Ingenieure und andere Experten bereits Tausende von Anwendungen für Predictive Maintenance, Sensoranalysen, den Finanzbereich und die Kommunikationselektronik implementiert. MATLAB macht Machine Learning einfach mit folgenden Funktionen:

  • Apps, mit denen Sie Modelle über grafische Benutzeroberflächen trainieren und vergleichen können
  • Fortschrittliche Techniken für die Signalverarbeitung und die Merkmalsextraktion
  • Automatische Feinabstimmung von Hyperparametern und Merkmalsauswahl zur Optimierung der Modellleistung
  • Verwendung vorhandenen Codes bei der Skalierung der Datenverarbeitung für Big Data und Cluster
  • Automatisierte Erzeugung von C- oder C++-Code für Embedded Anwendungen sowie High-Performance-Anwendungen
  • Alle verbreiteten Klassifikations-, Regressions- und Clusteralgorithmen für überwachtes und nicht-überwachtes Lernen
  • Schnellere Ausführung als Open-Source-Lösungen bei den meisten Berechnungen in Statistik und Machine Learning
Erste Schritte mit Beispielen zu Machine Learning

Erste Schritte mit MATLAB für Machine Learning

Sehen Sie sich das Demo-Video an

Erfahren Sie, wie Tools für Machine Learning in MATLAB® verwendet werden können, um Problemstellungen in den Bereichen Regression, Clustering und Klassifikation zu lösen.
3:02
Video: Übersicht über Machine Learning
Erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Tools in MATLAB zur Lösung von Regressions-, Clustering- und Klassifikationsproblemen verwenden können.

Lernen Sie die Grundlagen kennen

Schritt-für-Schritt-Anleitung für Machine Learning
E-Book: Maschinelles Lernen mit MATLAB
Dieses kurze E-Book ist ein Leitfaden zu grundlegenden Techniken. Sie brauchen beim Einstieg in Machine Learning kein Experte zu sein. Die Grundlagen haben Sie schnell im Griff.

Lesen Sie eine schrittweise Einführung

Einführung: Workflow für das Machine Learning
Einführung: Workflow für das Machine Learning
Lesen Sie diese Einführung, die erklärt, was Machine Learning ist und wie man Klassifikations- und Regressionsmodelle in MATLAB trainiert.

Testen Sie die Classification Learner-App.

Verwenden Sie die Classification Learner-App, um verschiedene Klassifizierer auf Ihrem Datensatz auszuprobieren. Passen Sie gängige Modelle wie Entscheidungsbäume, Support Vector Machines, Ensembles und mehr an. Vergleichen Sie Modelle mithilfe von ROC-Kurven und Konfusionsmatrizen.

Probieren Sie es mit dem Fisher Iris-Datensatz: Können Sie ein Modell mit größerer Genauigkeit finden?

 

  Führen Sie die App in Ihrem Browser aus

 

 

Lernen Sie fortgeschrittene Methoden

Lernen Sie fortgeschrittene Methoden

Use the power and simplicity of tall arrays in MATLAB to access, explore, and process big data, as well as data that doesn't fit in memory (including data stored on Spark and Hadoop).
4:13
Video: Tall Arrays in Aktion
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit und die Einfachheit von Tall Arrays in MATLAB®, um auf Big Data zuzugreifen, diese zu untersuchen und zu verarbeiten – einschließlich Daten, die nicht in den Arbeitsspeicher passen (einschließlich in Spark™ und Hadoop® gespeicherter Daten).

Meistern Sie Machine Learning

Machine Learning richtig anwenden: Schritt-für-Schritt Tutorial mit MATLAB
E-Book: Schritt-für-Schritt Anleitung
Rufen Sie das E-Book ab, laden Sie den Code herunter, und arbeiten Sie ein praktisches Machine-Learning-Tutorial durch, mit dem Sie Machine-Learning-Techniken meistern können.

Erkunden Sie Deep Learning

Getting Started
Erste Schritte mit Beispielen zu Machine Learning

Beispiele für den Einstieg

Erfahren Sie, wie Ingenieure MATLAB für Machine Learning in Branchen, wie Luft- und Raumfahrt, Finanzen und Automobilindustrie einsetzen.

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