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予測用のコード生成とコーダー コンフィギュアラーの使用による更新

コーダー コンフィギュアラーには、コード生成オプションの設定、C/C++ コードの生成、および生成されたコード内のモデル パラメーターの更新を行うための便利な機能があります。

  • コード生成オプションを設定し、オブジェクトのプロパティを使用してモデル パラメーターのコーダー属性を指定します。

  • generateCode を使用して、モデルの関数 predict および update に対して C/C++ コードを生成します。これには、MATLAB® Coder™ が必要です。

  • コードを再生成せずに、生成された C/C++ コードのモデル パラメーターを更新します。この機能により、新しいデータまたは設定でモデルに再学習をさせるときに、C/C++ コードの再生成、再展開および再確認に必要な作業が低減されます。モデル パラメーターを更新する前に、validatedUpdateInputs を使用して更新対象のモデル パラメーターを検証および抽出します。

次のフロー チャートは、コーダー コンフィギュアラーを使用した関数 predict および update に対するコード生成のワークフローを示します。

Code generation workflow for the predict and update functions with a coder configurer

  • モデルに学習をさせた後で、learnerCoderConfigurer を使用してコーダー コンフィギュアラーを作成し、generateCode を使用してコードを生成して、生成されたコードを確認します。

  • 新しいデータや設定でモデルに再学習をさせた後、validatedUpdateInputs を使用して、モデル パラメーターを検証および抽出します。再学習済みモデルが更新に使用できない場合、validatedUpdateInputs はエラーを返し、コーダー コンフィギュアラーを作成できます。そうでない場合、コードを再生成せずに、生成された C/C++ コードのモデル パラメーターを更新できます。

次の表に、サポートされる機械学習モデルに対応するコーダー コンフィギュアラー オブジェクトを示します。

モデルコーダー コンフィギュアラー オブジェクト
マルチクラス分類用の二分決定木ClassificationTreeCoderConfigurer
1 クラスおよびバイナリ分類用の SVMClassificationSVMCoderConfigurer
バイナリ分類用の線形モデルClassificationLinearCoderConfigurer
SVM モデルおよび線形モデル用のマルチクラス モデルClassificationECOCCoderConfigurer
回帰用の二分決定木RegressionTreeCoderConfigurer
サポート ベクター マシン (SVM) 回帰RegressionSVMCoderConfigurer
線形回帰RegressionLinearCoderConfigurer

詳細と例については、コーダー コンフィギュアラー オブジェクトのリファレンス ページを参照してください。

参考

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