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 및징 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

"MATLAB과 Statistics and Machine Learning Toolbox를 활용한 결과, 데이터가 준비되자 10개 또는 20개의 다양한 분류기 메서드를 몇 분 만에 시도해볼 수 있었습니다. 이를 수동으로 코딩했다면 몇 년이 걸렸을 겁니다."

Andrew Harper, Celestion

머신 러닝을 지원하는 MATLAB 사용 시작하기

데모 보기

MATLAB의 머신 러닝 툴을 활용하여 회귀, 클러스터링, 분류 문제를 어떻게 해결하는지 알아봅니다.

기본 내용 읽기 및 탐색

이 간단한 eBook은 기본적인 기법에 대한 설명서입니다. 머신 러닝은 쉽게 이해할 수 있으며 시작하는 데 전문가일 필요가 없다는 것을 알 수 있습니다.

소개 살펴보기

머신 러닝이 무엇인지 설명하고, MATLAB에서 분류 및 회귀 모델을 훈련시키는 방법을 보여주는 소개 내용을 읽어보십시오.

고급 작동 알아보기

고급 작동 알아보기

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.

머신 러닝 익히기

eBook을 받고 코드를 다운로드하여 머신 러닝 기법을 익히는 데 도움이 되는 머신 러닝 실습 튜토리얼을 단계별로 진행하십시오.

딥 러닝 살펴보기

전문가가 아니어도 MATLAB 코드 몇 줄만으로 딥러닝 모델을 빌드할 수 있습니다. MATLAB으로 딥러닝 작업을 수행하는 방법을 알아보십시오.

엔지니어가 항공 우주 및 국방, 금융, 자동차 등의 산업 전반에 걸쳐 머신 러닝에 MATLAB을 어떤 방식으로 사용하고 있는지 살펴보십시오.