최신 기능

머신 러닝을 위한 최신 MATLAB에 대해 알아보기

대화형 앱

  • Classification Learner 앱을 사용하여 데이터를 대화형으로 탐색하고, 기능을 선택하고, 지도 분류 모델을 평가할 수 있습니다.
  • 신규 Regression Learner 앱을 활용하여 회귀 모델 훈련
  • 데이터를 광범위한 확률 분포에 맞추고, Distribution Fitter 앱을 사용하여 파라미터 값 변경이 미치는 영향 알아보기

관련 제품: Statistics and Machine Learning Toolbox

Classification Learner 앱을 통해 지도식 기계 학습을 사용하여 데이터를 분류하도록 모델을 훈련시킬 수 있습니다.
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Classification Learner 앱을 활용한 데이터 분류
Use the power and simplicity of tall arrays in MATLAB to access, explore, and process big data, as well as data that doesn't fit in memory (including data stored on Spark and Hadoop).
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MATLAB Tall Arrays in Action

빅 데이터

  • 다양한 분류, 회귀, 클러스터링 알고리즘과 함께 Tall 배열을 사용하여 메모리에 들어가지 않는 데이터 세트에서 모델 학습시키기
  • 완전한 데이터 세트 처리를 지연하여 대기시간 최소화
  • 신규 피팅 커널 SVM 회귀 및 분류 모델을 Tall 배열과 함께 사용
  • 신규 메모리 부족 데이터에 빠르고 대략적인 평균, 분위, 비층화 파티션 사용

관련 제품: Parallel Computing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

자동화된 모델 최적화

  • 베이지안 최적화를 사용하여 하이퍼파라미터를 자동으로 조정
  • NCA(Neighborhood Component Analysis) 같은 기법을 사용하여 관련 기능의 서브셋을 자동으로 선택
  • 신규 스파스 필터링(sparse filtering)과 RICA(reconstruction independent component analysis)를 사용하여 비지도(unsupervised) 특징 학습 수행

관련 제품: Statistics and Machine Learning Toolbox

배포

  • 잘 알려진 분류, 회귀, 클러스터링 알고리즘을 위한 C/C++ 코드를 자동으로 생성
  • 신규 벡터 및 행렬의 거리 계산을 위한, 그리고 k-최근접이웃 및 비트리 앙상블 모델을 사용한 예측을 위한 C 코드 생성

관련 제품: MATLAB Coder, MATLAB Compiler, Statistics and Machine Learning Toolbox

데이터 시각화

  • 산점도 플롯, 상자 플롯, 덴드로그램 및 기타 표준 통계 시각화를 통해 데이터의 구조와 특징 간의 관계 살펴보기
  • 신규 산점도 플롯, 상자 플롯, 덴드로그램 및 기타 표준 시각화를 통해 데이터의 구조와 특징 간의 관계 살펴보기
  • 신규 Classification Learner 앱의 향상된 산점도 플롯으로 고집적도 데이터 시각화

관련 제품: Statistics and Machine Learning Toolbox

MATLAB®과 Microsoft® R Open (3.4.1) 및 Python 용 Intel ® Distribution (2018)을 여러 가지 프로그래밍 및 머신러닝 작업에서 비교합니다.

머신 러닝 및 통계 알고리즘

  • 선형 및 일반화된 선형 모델, SVM(Support Vector Machine), 결정 트리, 앙상블 메서드 등과 같은 분류 및 회귀를 위한 알고리즘에 일반적으로 활용
  • 신규 잘 알려진 클러스터링 알고리즘(예: k-평균, k-대푯값, 계층 클러스터링, 가우시안 혼합, Hidden Markov 모델 포함) 사용
  • 오픈 소스 툴보다 빠른 통계 및 머신 러닝 연산 실행

관련 제품: Statistics and Machine Learning Toolbox

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