MATLAB を活用したビッグ データ

MATLAB による予測解析

エンジニアリング主導型の解析にビッグ データでの機械学習を使用

MATLAB® は、ビッグ データを処理するための高性能な単一の環境を提供します。MATLAB とは:

簡単 — 使い慣れた MATLAB 関数と構文を使用して、メモリに収まりきらない大規模なデータセットでも処理できます。

便利 — 従来のファイル システム、SQL および NoSQL データベース、そして Hadoop/HDFS などの既に使用しているビッグ データ ストレージ システムを使用できます。

スケーラブル — ローカルのデスクトップ マシンから Hadoop まで、アルゴリズムを書き直すことなく、ニーズに適した処理プラットフォームを使用できます。

高度な衝突判定ツール:開発から運用まで


MATLAB でビッグ データ処理が簡単かつ利用しやすいものに

データへのアクセス

1 台のコンピューターのメモリには通常収まらないデータにアクセスするには MATLAB データ ストアを使用します。データ ストアは、さまざまなデータ タイプとストレージ システムをサポートします。

ビッグ データの難問を解くためのマネージャー向けガイド


データの探索、処理、解析

MATLAB で用意されている数百もの、データ操作、数学、統計用関数を使用して、ビッグ データの探索、クリーニング、処理を行い、洞察を得ます。

Tall 配列 により、統計、機械学習、可視化ツールを、メモリに収まりきらないデータに適用できます。分散配列により、計算クラスターの合計メモリに収まるデータに対して数学演算や行列演算を適用できます。Tall 配列と分散配列の両方で、すでに馴染みのある関数と同じ関数を使用できます。

Tall 配列の使用対象:

分散配列の使用対象:


予測モデルを開発する

MATLAB の高度な数学と機械学習アルゴリズムを使用して、ビッグ データでの教師なしおよび教師あり学習を実行します。

上記ワークフローを確認するには、MATLAB Tall 配列の活用 (4:13) をご覧ください。

以下について詳しく説明します。


MATLAB によるエンジニアリング と科学チームの生産性向上

MATLAB を使用すれば、新しいシステムへの統合やビッグ データのプログラム方法の学習に時間を費やす必要がなくなり、チームの本来の業務に集中できます。

  • 専用のアルゴリズムとツールによりビッグ データのプログラミングが不要となり、チームの本来の業務に集中可能
  • MATLAB が既存のシステムとプロセスにプラグイン
  • 解析機能の迅速な運用化をロイヤリティフリーで利用可能

MATLAB が IT インフラストラクチャに適合

MATLAB でのビッグ データのアクセスと解析には、下記を含む既存の IT システムとプロセスを使用できます:

  • ローカル ディスクとファイル共有を利用できるデスクトップ PC
  • SQL および NoSQL データベース
  • Hadoop、HDFS、Spark

インタラクティブ、ストリーミング、およびバッチ アプリケーションでも、ロイヤリティフリーで解析機能を展開 (2:28) できます。

MATLAB と Simulink 製品は、自動車、航空宇宙、製造、医療を含むミッションクリティカルな用途で使用されており、全面的にサポートされています。サポート コールの 95% に対して、当社のサポート エンジニア チームが 3 分以内に回答します。