33:24
비디오 길이: 33:24
머신러닝 : 다양한 산업군에 적용된 응용 사례 및 새로운 기능
많은 조직에서 머신 러닝 기술 채택에 기대하고 있지만 프로젝트 성공에 이르기까지는 많은 어려운 점들이 있습니다. 이번 세션에서는 머신 러닝이 차량 데이터 분석, 에너지 예측 및 스마트 제조 분야의 응용 분야에 대해 소개해 드립니다. 또한 엔지니어가 머신 러닝 기술을 제어 및 신호 처리 워크플로우와 통합하여 시스템 성능 향상시키는 방법에 대해 소개해 드립니다.
또한 작성된 머신 러닝 알고리즘 개발 및 배포를 빠르게 하는 MATLAB®의 새로운 기능에 대해 소개해 드립니다. 여기에는 feature 선택, 모델 선택 및 하이퍼 파라미티 최적화(AutoML)에 자동화 기술을 적용하는 것을 포함합니다. 또한 머신 러닝 모델을 배포된 모델 업데이트 및 C/C++ 코드 생성과 같은 시스템 탑재와 같은 통합 기법에 대해 소개해 드립니다. 이 세션을 통해 다양한 산업군에서 어떻게 머신 러닝을 적용하였는지 배우시길 바라며 속하신 산업군의 미래를 바꾸실 주인공이 되시길 바랍니다.
발행: 2020년 7월 12일
웹사이트 선택
번역된 콘텐츠를 보고 지역별 이벤트와 혜택을 살펴보려면 웹사이트를 선택하십시오. 현재 계신 지역에 따라 다음 웹사이트를 권장합니다:
또한 다음 목록에서 웹사이트를 선택하실 수도 있습니다.
사이트 성능 최적화 방법
최고의 사이트 성능을 위해 중국 사이트(중국어 또는 영어)를 선택하십시오. 현재 계신 지역에서는 다른 국가의 MathWorks 사이트 방문이 최적화되지 않았습니다.
미주
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
유럽
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
아시아 태평양
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)