데이터 사이언스

데이터 사이언스용 MATLAB의 새로운 기능

MATLAB은 전문가가 아니더라도
누구나 쉽게 데이터 사이언스를이해할 수 있도록 도와드립니다. 머신 러닝 모델의 설계와 구축,
빅데이터로 작업하기 및 배포를 위한 최신 기능을 확인하십시오.

머신 러닝 모델 배포하기

  • 회귀 학습기 앱: 지도 학습 머신 러닝을 사용하여 회귀 모델을 교육합니다.
  • 분류 학습기 앱: 지도 학습 머신 러닝을 사용하여 분류 모델을 교육합니다. 
  • 데이터 분석: 텍스트 데이터 분석 및 모델링
  • 베이지안 최적화: 최적의 하이퍼 파라미터를 검색하여 머신 러닝 알고리즘을 튜닝합니다.
  • 기능 선택: NCA(Neighborhood Component Analysis)를 사용하여 머신 러닝 모델의 기능을 선택합니다.

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

 

빅데이터로 작업하기

  • 빅데이터를 위한 tall형 배열: 메모리에 수용하기에 너무 큰 데이터를 조작하고 분석합니다.
  • 빅데이터 알고리즘: SVM(서포트 벡터 머신)과 나이브 베이즈 분류 수행, 의사결정 트리 백 생성 및 메모리 부족 데이터에 대한 Lasso 회귀 분석을 적합화합니다.
  • 빅데이터 플롯: Plotscatterbinscatter를 사용하여 메모리 부족 데이터를 시각화합니다.
  • 빅데이터 응용 프로그램 배포: Tall형 배열 또는 Spark용 MATLAB API를 사용하여 데스크탑 또는 Spark에서 응용 프로그램을 실행합니다.

관련 제품: Statistics and Machine Learning Toolbox, MATLAB Compiler

 

데이터 관리 및 전처리

오퍼레이셔널라이징 애널리틱스

  • 코드 생성: 판별 분석, k-NN, SVM 회귀, 회귀 트리 앙상블 및 가우시안 프로세스 회귀 모델을 사용하여 예측용 C 코드를 생성합니다.
  • RESTful API 및 JSON: HTTP를 지원하는 프로그래밍 언어로 MATLAB Production Server용 클라이언트를 개발합니다.
  • 서비 관리 대시보드: 웹 기반 인터페이스를 사용하여 여러 서버 인스턴스를 구성하고 관리합니다.

관련 제품: MATLAB CoderStatistics and Machine Learning Toolbox, MATLAB Production Server

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