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