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코드 생성

Statistics and Machine Learning Toolbox™ 함수에 대한 C/C++ 코드 및 MEX 함수 생성

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 Statistics and Machine Learning Toolbox 함수에 대한 C/C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

머신러닝 모델의 객체 함수(predict, random, knnsearch 또는 rangesearch)에 대한 코드 생성 — saveLearnerForCoder, loadLearnerForCoder 및 codegen (MATLAB Coder)을 사용합니다. saveLearnerForCoder을 사용하여 훈련된 모델을 저장합니다. loadLearnerForCoder을 사용하여 저장된 모델을 불러오고 객체 함수를 호출하는 진입점 함수를 정의합니다. 그런 다음 codegen (MATLAB Coder)을 사용하여 진입점 함수에 대한 코드를 생성합니다.
트리 모델, SVM 모델, 선형 모델, 또는 SVM 이진 학습기나 선형 이진 학습기를 사용한 다중클래스 오류 수정 출력 코드(ECOC) 분류 모델의 predict 함수와 update 함수에 대한 코드 생성 — learnerCoderConfigurer를 사용하여 코더 구성기를 생성한 후 generateCode를 사용하여 코드를 생성합니다. 코드를 다시 생성할 필요 없이, 생성된 C/C++ 코드에서 모델 모수를 업데이트할 수 있습니다.
코드 생성을 지원하는 기타 함수 — codegen (MATLAB Coder)을 사용합니다. 코드 생성을 지원하는 함수를 호출하는 진입점 함수를 정의합니다. 그런 다음 codegen을 사용하여 진입점 함수에 대한 C/C++ 코드를 생성합니다.

또한 SVM 모델, 결정 트리 모델 및 결정 트리 앙상블의 예측에 대해 고정소수점 C/C++ 코드를 생성할 수도 있습니다. 이 유형의 코드를 생성하려면 Fixed-Point Designer™가 필요합니다.

코드 생성을 지원하는 함수 목록은 함수 목록(C/C++ 코드 생성)을 참조하십시오.

코드 생성에 대해 알아보려면 Introduction to Code Generation 항목을 참조하십시오.

함수

모두 확장

코드 생성을 위한 모델을 저장하고 불러오기

`saveLearnerForCoder`	Save model object in file for code generation
`loadLearnerForCoder`	Reconstruct model object from saved model for code generation
`generateLearnerDataTypeFcn`	Generate function that defines data types for fixed-point code generation

코더 구성기를 사용하여 코드 생성

코더 구성기 객체 생성

learnerCoderConfigurer Create coder configurer of machine learning model

코더 구성기 객체 사용

`generateCode`	Generate C/C++ code using coder configurer
`generateFiles`	Generate MATLAB files for code generation using coder configurer
`validatedUpdateInputs`	Validate and extract machine learning model parameters to update
`update`	Update model parameters for code generation

객체

모두 확장

분류 코더 구성기 객체

`ClassificationTreeCoderConfigurer`	Coder configurer of binary decision tree model for multiclass classification
`ClassificationSVMCoderConfigurer`	Coder configurer for support vector machine (SVM) for one-class and binary classification
`ClassificationLinearCoderConfigurer`	Coder configurer for linear binary classification of high-dimensional data
`ClassificationECOCCoderConfigurer`	Coder configurer for multiclass model using binary learners

회귀 코더 구성기 객체

`RegressionTreeCoderConfigurer`	Coder configurer of binary decision tree model for regression
`RegressionSVMCoderConfigurer`	Coder configurer for support vector machine (SVM) regression model
`RegressionLinearCoderConfigurer`	Coder configurer for linear regression model with high-dimensional data

도움말 항목

코드 생성 워크플로

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.

코드 생성 응용 사례

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.

코드 생성

함수

코드 생성을 위한 모델을 저장하고 불러오기

코더 구성기를 사용하여 코드 생성

코더 구성기 객체 생성

코더 구성기 객체 사용

객체

분류 코더 구성기 객체

회귀 코더 구성기 객체

도움말 항목

코드 생성 워크플로

코드 생성 응용 사례

추천 예제

Code Generation for Image Classification

Human Activity Recognition Simulink Model for Smartphone Deployment

Statistics and Machine Learning Toolbox 문서

지원

Mastering Machine Learning: A Step-by-Step Guide with MATLAB