머신 러닝을 지원하는 MATLAB
공학, 제조, 금융 데이터로 패턴 발견 및 예측 모델 구축
엔지니어 및 다른 분야의 전문가들은 MATLAB®을 사용하여 예측 유지보수, 센서 분석, 금융, 통신 전자를 위한 수천 개의 응용 프로그램을 배포해 왔습니다. MATLAB을 이용하면 다음을 통해 머신 러닝의 어려운 부분이 용이해집니다.
- 모델 학습 및 비교를 위한 포인트 앤 클릭 앱
- 고급 신호 처리 및 특징 추출 기법
- 모델 성능을 최적화하기 위한 자동 하이퍼파라미터 튜닝 및 특징 선택
- 동일한 코드를 사용하여 빅 데이터 및 클러스터로 연산을 확장할 수 있는 기능
- 임베디드 및 고성능 응용 프로그램을 위한 C/C++ 코드의 자동 생성
- 지도 학습 및 비지도 학습을 위한 모든 종류의 잘 알려진 분류, 회귀, 클러스터링 알고리즘
- 대부분의 통계 및 머신 러닝 연산에서 오픈 소스보다 더욱 빠른 실행
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Classification Learner 앱 시험 사용하기
Classification Learner 앱을 사용하여 데이터셋에서 여러 가지 분류기를 시도해 보십시오. 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 앙상블 등과 같은 일반 모델을 피팅해 보십시오. ROC 곡선과 오차 행렬을 사용하여 모델을 비교해 보십시오.
Fisher Iris 데이터셋에서 다음을 시도해 보십시오: 정확도가 높은 모델을 파악할 수 있나요?
고급 작동 알아보기
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MATLAB®에서 제공되는 Tall 배열의 강력한 기능과 간편함을 활용하여 빅 데이터뿐만 아니라 메모리에 들어가지 않는 데이터(Spark™ 및 Hadoop®에 저장된 데이터 포함)에 대한 액세스, 탐색, 처리를 수행할 수 있습니다.
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