AI と統計
統計、機械学習、深層学習のアプリケーションを並列計算を使用して高速化する
統計計算、および機械学習モデルや深層学習モデルを使用した学習と予測のワークフローを並列計算を使用して高速化します。
アプリ
トピック
統計と機械学習
- GPU でのデータの解析とモデル化 (Statistics and Machine Learning Toolbox)
GPU 配列の入力引数を使用してコードを高速化する。 - 継形GPU における線形モデルの当てはめの高速化 (Statistics and Machine Learning Toolbox)
この例では、グラフィックス処理装置 (GPU) で関数を実行することで回帰モデルの当てはめを高速化する方法を示します。
深層学習
- Scale Up Deep Learning in Parallel, on GPUs, and in the Cloud (Deep Learning Toolbox)
Explore options for deep learning with MATLAB® in parallel and using multiple GPUs, locally or in the cloud. - Run Experiments in Parallel (Deep Learning Toolbox)
Run multiple simultaneous trials or one trial at a time on multiple workers. - 深層学習ネットワークの並列学習 (Deep Learning Toolbox)
この例では、ローカル マシンで複数の深層学習実験を実行する方法を説明します。
関連情報
gpuArrayをサポートする関数 (Statistics and Machine Learning Toolbox)- 自動並列サポートがある関数 (Statistics and Machine Learning Toolbox)
gpuArrayをサポートする関数 (Deep Learning Toolbox)
注目の例
アンサンブル分類の並列学習
バギング アンサンブルの並列で再現性のある学習を行う。
LASSO および並列計算によるワイド データ
lasso と交差検証を使用して重要な予測子を識別します。
回帰 TreeBagger ワークフローに対する並列処理の使用
TreeBagger を並列に実行することにより計算を高速化する。
自動並列サポートを使用したクラウドでのネットワークの学習
この例では、並列学習用の MATLAB® の自動サポートを使用して畳み込みニューラル ネットワークに学習させる方法を説明します。
自動マルチ GPU のサポートを使用したネットワークの学習
この例では、自動並列サポートを使用した深層学習のために、ローカル マシンで複数の GPU を使用する方法を説明します。
