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AI、データ サイエンス、統計

機械学習と深層ニューラル ネットワークのデータ準備、設計、シミュレーション、および展開

データへのアクセス、データの前処理、機械学習モデルと予測モデルの構築、モデル展開のためのツールを提供する MATLAB® は、データ サイエンスに適しています。

アプリを使用したり、わずか数行の MATLAB コードを使用したりすることで、アルゴリズムの設計、データの準備とラベル付け、もしくはコード生成と組み込みシステムへの展開などの作業に、統計学習、機械学習、および深層学習技術をご活用いただけます。以下に関して、AI のモデル化とデータ近似ワークフローを専用ツールで拡張できます。

  • イメージ、ビデオ、信号、オーディオ、テキストなどのデータ型

  • コンピューター ビジョン、オーディオおよび信号処理、テキスト解析、無線通信、自動運転などのアプリケーション

Workflow for AI from data preparation to modeling to system design and deployment

トピック

AI の基礎

  • MATLAB の機械学習 (Statistics and Machine Learning Toolbox)
    自動化されたモデル学習やコード生成用のアプリなど、分類、回帰、クラスタリングおよび深層学習用の MATLAB の機械学習機能について理解します。
  • MATLAB による深層学習 (Deep Learning Toolbox)
    畳み込みニューラル ネットワークを使用して分類や回帰を行う MATLAB の深層学習機能を確認します。これには、事前学習済みのネットワークと転移学習のほか、GPU、CPU、クラスター、およびクラウドでの学習が含まれます。
  • What Is Reinforcement Learning? (Reinforcement Learning Toolbox)
    Reinforcement learning is a goal-directed computational approach where a computer learns to perform a task by interacting with an uncertain dynamic environment.

AI のモデル化

シミュレーションと展開