데이터 과학을 위한 MATLAB의 새로운 기능

MATLAB은 전문가가 아니더라도 누구나 쉽게 데이터 과학을 이해할 수 있도록 도와드립니다. 머신러닝 모델의 설계와 구축, 빅데이터를 다루고 배포를 도와줄 최신 기능을 살펴보십시오.

머신러닝 모델 개발

  • 회귀 학습기 앱: 지도 학습 머신러닝을 사용하여 회귀 모델을 훈련합니다.
  • 분류 학습기 앱: 지도 학습 머신러닝을 사용하여 분류 모델을 훈련합니다.
  • 텍스트 분석: 텍스트 데이터를 분석하고 모델링합니다.
  • 자동 머신러닝: 자동으로 모델을 선택하고 하이퍼파라미터를 조정합니다.
  • 특징 선택: NCA(이웃 성분 분석)를 사용하여 머신러닝 모델의 특징을 선택합니다.

관련 제품: Statistics and Machine Learning Toolbox, Text Analytics Toolbox

빅 데이터 다루기

  • 빅 데이터를 위한 tall형 배열: 메모리에 담기에 너무 큰 데이터를 조작하고 분석합니다.
  • 빅 데이터 알고리즘: SVM(서포트 벡터 머신)과 나이브 베이즈 분류를 수행하고, 결정 트리 백을 생성하고 메모리에 담을 수 없이 큰 데이터에 대해 라소(Lasso) 회귀를 피팅합니다.
  • 빅 데이터 플롯: Plotscatterbinscatter를 사용하여 메모리에 담을 수 없이 큰 데이터를 시각화합니다.
  • 빅 데이터 응용 프로그램 배포: tall형 배열 또는 MATLAB API for Spark를 사용하여 데스크탑 또는 Spark에서 응용 프로그램을 실행합니다.

관련 제품: Statistics and Machine Learning Toolbox, MATLAB Compiler

데이터 관리 및 전처리

분석 기술의 실용화

  • 코드 생성: 머신러닝 모델에 대해 C 코드를 생성합니다.
  • RESTful API 및 JSON: HTTP를 지원하는 모든 프로그래밍 언어로 MATLAB Production Server용 클라이언트를 개발합니다.
  • 서버 관리 대시보드: 웹 기반 인터페이스를 사용하여 복수의 서버 인스턴스를 구성하고 관리합니다.
  • 웹 앱: 고객의 웹 앱을 통해 브라우저에 분석 결과를 제공합니다.

관련 제품: MATLAB Coder, MATLAB Compiler, MATLAB Production Server

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