MATLAB® Coder™는 코드 생성을 지원하는 Statistics and Machine Learning Toolbox 함수에서, 읽을 수 있고 이식 가능한 C 및 C++ 코드를 생성합니다. 예를 들어, 코드 생성을 사용하여 MATLAB을 실행할 수 없는 하드웨어 장치에 훈련된 서포트 벡터 머신(SVM) 분류 모델을 배포해 이 장치에서 새 관측값을 분류할 수 있습니다.
여러 가지 방법으로 다음 함수에 대한 C/C++ 코드를 생성할 수 있습니다.
머신러닝 모델의 객체 함수에 대해서는 saveLearnerForCoder
, loadLearnerForCoder
, codegen
(MATLAB Coder)을 사용합니다.
머신러닝 모델의 predict
및 update
객체 함수에 대해서는 learnerCoderConfigurer
로 생성된 코더 구성기를 사용합니다. 이 구성기를 사용하여 코드 생성 옵션을 구성하고 생성된 코드에서 모델 파라미터를 업데이트하십시오.
코드 생성을 지원하는 다른 함수에 대해서는 codegen
을 사용합니다.
일부 머신러닝 모델의 예측을 위해 고정소수점 C/C++ 코드를 생성할 수도 있습니다. 이 유형의 코드를 생성하려면 Fixed-Point Designer™가 필요합니다.
머신러닝 모델의 예측을 Simulink®에 통합하려면 Statistics and Machine Learning Toolbox 라이브러리에서 MATLAB Function 블록이나 Simulink 블록을 사용하십시오.
코드 생성에 대해 알아보려면 Introduction to Code Generation 항목을 참조하십시오.
코드 생성을 지원하는 함수 목록은 함수 목록(C/C++ 코드 생성)을 참조하십시오.
ClassificationSVM Predict | Classify observations using support vector machine (SVM) classifier for one-class and binary classification |
RegressionSVM Predict | Predict responses using support vector machine (SVM) regression model |
Introduction to Code Generation
Learn how to generate C/C++ code for Statistics and Machine Learning Toolbox functions.
General Code Generation Workflow
Generate code for Statistics and Machine Learning Toolbox functions that do not use machine learning model objects.
Code Generation for Prediction of Machine Learning Model at Command Line
Generate code for the prediction of a classification or regression model at the command line.
Code Generation for Prediction of Machine Learning Model Using MATLAB Coder App
Generate code for the prediction of a classification or regression model by using the MATLAB Coder app.
Code Generation for Prediction and Update Using Coder Configurer
Generate code for the prediction of a model using a coder configurer, and update model parameters in the generated code.
Code Generation and Classification Learner App
Train a classification model using the Classification Learner app, and generate C/C++ code for prediction.
Code Generation for Nearest Neighbor Searcher
Generate code for finding nearest neighbors using a nearest neighbor searcher model.
Specify Variable-Size Arguments for Code Generation
Generate code that accepts input arguments whose size might change at run time.
Train SVM Classifier with Categorical Predictors and Generate C/C++ Code
Convert categorical predictors to numeric dummy variables before fitting an SVM classifier and generating code.
Fixed-Point Code Generation for Prediction of SVM
Generate fixed-point code for the prediction of an SVM classification or regression model.
Code Generation for Probability Distribution Objects
Generate code that fits a probability distribution object to sample data and evaluates the fitted distribution object.
Generate Code to Classify Numeric Data in Table
Generate code for classifying numeric data in a table using a binary decision tree.
Predict Responses Using RegressionSVM Predict Block
This example shows how to train a support vector machine (SVM) regression model using the Regression Learner app, and then use the RegressionSVM Predict block for response prediction in Simulink®.
Predict Class Labels Using ClassificationSVM Predict Block
This example shows how to use the ClassificationSVM Predict block for label prediction.
Predict Class Labels Using MATLAB Function Block
Generate code from a Simulink model that classifies data using an SVM model.
System Objects for Classification and Code Generation
Generate code from a System object™ for making predictions using a trained classification model, and use the System object in a Simulink model.
Predict Class Labels Using Stateflow
Generate code from a Stateflow® model that classifies data using a discriminant analysis classifier.