통계 및 머신러닝 응용 사례

산업별 워크플로에 통계 및 머신러닝 방법 적용

Statistics and Machine Learning Toolbox™는 데이터를 기술, 분석, 모델링하는 툴을 제공합니다. 다른 MATLAB^® 툴박스와 함께 이 툴을 적용하여 산업별 워크플로를 수행할 수 있습니다. 이러한 응용 영역에는 다음이 포함됩니다.

항공우주 — 레이다 및 기타 신호를 탐색하고 이상을 감지하며 예측 모델을 구축합니다.
생명공학 및 제약 — 임상 데이터를 분석하고 신약 발굴 및 개발을 위한 모델링 및 시뮬레이션을 수행합니다.
통신 및 신호 처리 — 오디오 및 기타 신호를 분류하고 무선 장치 및 집적 회로를 모델링합니다.
에너지 생산 — 에너지 수요를 전망하고 생산 장비를 모니터링하며 석유 및 가스의 화합물 처리를 최적화합니다.
산업 자동화 및 기계 — 산업 공정 데이터에 다변량 통계 및 예측 모델링을 적용하고 제조 공정 및 제품 품질을 모니터링하며 가동률 및 수율을 개선합니다.
의료 기기 — 규제 표준을 준수하면서 응용 제품을 개발할 수 있도록 생체 의학적 시계열 및 영상 데이터에 대한 해석 가능한 머신러닝 알고리즘을 구축합니다.
정량적 금융 및 위험 관리 — 알고리즘 트레이딩, 자산 배분, 신용 위험, 부정행위 탐지를 위해 모델을 훈련, 비교, 최적화합니다.

항공우주

Classify radar returns using machine and deep learning approaches.

Gene Expression Profile Analysis (Bioinformatics Toolbox)
This example shows a number of ways to look for patterns in gene expression profiles.
Identifying Significant Features and Classifying Protein Profiles (Bioinformatics Toolbox)
This example shows how to classify mass spectrometry data and use some statistical tools to look for potential disease markers and proteomic pattern diagnostics.

PK/PD Modeling and Simulation to Guide Dosing Strategy for Antibiotics (SimBiology)
This example shows how to perform a Monte Carlo simulation of a pharmacokinetic/pharmacodynamic (PK/PD) model for an antibacterial agent.
Simulating the Glucose-Insulin Response (SimBiology)
This example shows how to simulate and analyze a model in SimBiology® using a physiologically based model of the glucose-insulin system in normal and diabetic humans.

This example shows how to perform statistical analysis on a set of S-parameter data files using magnitude, mean, and standard deviation (STD).

Extract features on your GPU for signal classification.

풍력 터빈 고속 베어링 예지진단 (Predictive Maintenance Toolbox)
지수 성능 저하 모델을 구축하여 풍력 터빈 베어링의 잔여 수명(RUL)을 실시간으로 예측합니다. 지수 성능 저하 모델은 파라미터 사전 값과 최신 측정값을 기반으로 RUL을 예측합니다.

Model and Simulate Electricity Spot Prices Using the Skew-Normal Distribution (Econometrics Toolbox)
This example shows how to simulate the future behavior of electricity spot prices from a time series model fitted to historical data.
Hedging Strategies Using Spread Options (Financial Instruments Toolbox)
This example shows different hedging strategies to minimize exposure in the Energy market using Crack Spread Options.
Pricing Swing Options Using the Longstaff-Schwartz Method (Financial Instruments Toolbox)
This example shows how to price a swing option using a Monte Carlo simulation and the Longstaff-Schwartz method.

결함 검출에 데이터 기반 모델링 접근 방식을 사용합니다.

가속도 신호를 기반으로 구름 요소 베어링의 결함 진단을 수행합니다. 포락선 스펙트럼 분석 및 스펙트럼 첨도를 적용하여 베어링의 결함을 진단합니다.

펌핑 시스템에 있는 결함의 검출 및 진단을 위해 모델 패리티 방정식 기반 접근 방식을 사용합니다.

Classify faults in acoustic recordings of air compressors using a wavelet scattering network and a support vector machine.

Classify human electrocardiogram signals using wavelet time scattering and a support vector machine classifier.

Classify human phonocardiogram recordings using wavelet time scattering and a support vector machine classifier.

Generate code from a classification Simulink^® model prepared for deployment to a smartphone.

Generate code from a classification Simulink model prepared for fixed-point deployment.

Machine Learning for Statistical Arbitrage: Introduction (Financial Toolbox)
This topic introduces a series of examples that provide a general workflow for illustrating how capabilities in MATLAB apply to statistical arbitrage.
Machine Learning for Statistical Arbitrage II: Feature Engineering and Model Development (Financial Toolbox)
Create a continuous-time Markov model of limit order book (LOB) dynamics, and develop a strategy for algorithmic trading based on patterns observed in the data.

Forecasting Corporate Default Rates (Financial Toolbox)
This example shows how to build a forecasting model for corporate default rates.
Comparison of Credit Scoring Using Logistic Regression and Decision Trees (Risk Management Toolbox)
This example shows the workflow for creating and comparing two credit scoring models: a credit scoring model based on logistic regression and a credit scoring model based on decision trees.

Portfolio Optimization Using Factor Models (Financial Toolbox)
This example shows two approaches for using a factor model to optimize asset allocation under a mean-variance framework.

Time Series Regression I: Linear Models (Econometrics Toolbox)
This example introduces basic assumptions behind multiple linear regression models.
Time Series Regression III: Influential Observations (Econometrics Toolbox)
This example shows how to detect influential observations in time series data and accommodate their effect on multiple linear regression models.