MATLAB을 활용한 빅데이터

MATLAB을 활용한 예측 분석

엔지니어링 기반 분석을 위해 빅데이터에 머신 러닝을 활용하십시오.

MATLAB®은 빅데이터로 작업할 때 필요한 고성능 단일 환경을 제공합니다. MATLAB의 특징:

용이성 - 메모리에 맞지 않더라도, 친숙한 MATLAB 함수와 구문을 빅데이터에 사용할 수 있습니다.

편리성 - SQL , NoSQL 데이터베이스 및 Hadoop/HDFS와 같은 기존에 사용하던 빅데이터 저장소 시스템으로 작업할 수 있습니다.

확장성 - 알고리즘을 다시 작성할 필요 없이 로컬 데스크탑 컴퓨터에서 Hadoop까지 필요에 맞는 처리 플랫폼을 사용할 수 있습니다.

충돌 감지 기능: 배포에서 생산까지의 과정


빅데이터로 작업하기 쉽고 접근하기 쉬운 MATLAB

데이터 액세스

MATLAB 데이터저장소를 활용하여 일반적으로 단일 컴퓨터의 메모리에 맞지 않는 데이터에 액세스합니다. 데이터저장소는 다양한 데이터형 및 저장소 시스템을 지원합니다.

빅데이터 문제를 해결하기 위한 관리자 가이드


데이터 탐색, 처리 및 분석

MATLAB에서 수백 가지의 데이터 처리, 수학 및 통계 함수들을 활용하여 빅데이터를 탐색, 정리, 처리함으로써 빅데이터로부터 통찰력을 얻을 수 있습니다.

tall형 배열로 메모리에 맞지 않는 데이터에 통계, 머신 러닝 및 시각화 툴을 적용할 수 있습니다. 분산(Distributed) 배열로 수학 및 행렬 연산을 컴퓨터 클러스터의 누적 메모리에 맞는 데이터에 적용할 수 있습니다. tall형 배열과 분산(Distributed) 배열은 이미 잘 알고 있는 함수들을 사용할 수 있게 해 줍니다.

tall형 배열 사용하기:

분산(Distributed) 배열 사용하기:


예측 모델 개발

MATLAB에서 고급 수학 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 빅데이터로 비지도 학습지도 학습을 수행할 수 있습니다.

위의 워크플로가 작동하는 방식을 확인하려면 MATLAB Tall Arrays in Action (4:13)을 시청하십시오.

자세히 알아보기:


엔지니어 및 과학자들의 생산성을 증대시키는 MATLAB

MATLAB은 팀이 새로운 시스템을 통합하거나 빅데이터 프로그래밍을 새로 배울 필요 없이 업무에만 집중하도록 도와줍니다.

  • 용도별 알고리즘 및 툴로 팀이 빅데이터 프로그래밍이 아니라 업무에 집중할 수 있음
  • MATLAB은 기존의 시스템 및 프로세스에 연결됨
  • 로열티 없는 배포를 통한 분석의 빠른 연산화 제공

기존 IT 인프라에 적합한 MATLAB

MATLAB을 활용한 빅데이터 액세스 및 분석은 다음을 포함하는 기존 IT 시스템 및 프로세스를 사용합니다.

  • 데스크탑 컴퓨터의 로컬 디스크 및 파일 공유
  • SQL 및 NoSQL 데이터베이스
  • Hadoop, HDFS, 및 Spark

또한 대화형 응용 프로그램, 스트리밍 응용 프로그램 및 배치 응용 프로그램을 로열티 없이 배포 (2:28) 할 수 있습니다.

MATLAB 및 Simulink 제품군은 자동차, 항공 우주, 제조 및 의학을 포함한 중요 업무용 응용 프로그램에 사용됩니다. 지원 관련 문의 전화의 95%는 지원 엔지니어 팀에 의해 3분 이내에 응답됩니다.