人工知能 (AI) は、生物医学や音声など、実世界のさまざまな信号に対応した信号処理システムの改善に新たな機会をもたらしています。MATLAB 製品を使用すると、データの探索、作成、および前処理、特徴量エンジニアリング、AI モデルの作成、AI システムの展開を対話的に行うことができます。
MATLAB を使用する理由
信号処理およびラベル付けのためのアプリ
ローコードアプリを使用して、探索、解析、前処理、およびグラウンドトゥルースの自動ラベル付けによりデータ品質を向上させます。
AI モデル
機械学習アルゴリズムとディープラーニング アルゴリズムを使用して AI モデルを作成するか、事前学習済みのモデルを使用します。
特徴抽出
特徴抽出 (pca、ウェーブレット散乱) や時間-周波数変換 (スペクトログラム、ウェーブレット変換) を使用して、信号からの特徴量エンジニアリングを行います。
AI を活用したシステムの展開
ドメイン特化 AI システムをシミュレーションし、組み込みハードウェア、エンタープライズ システム、またはクラウドに展開します。
MATLAB による AI を使用した信号処理
信号処理用 AI の初学者でも、包括的な AI システムの設計者でも、以下のチュートリアル、例、およびコースを利用してスキルを高め、次回のプロジェクトに役立てることができます。
MATLAB および Simulink を使用した AI 活用のユーザー事例を見る
製品
信号処理アプリケーション向け AI で使用する製品をご紹介します。
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ディープラーニング
アルゴリズムと事前学習済みのモデルを使用して、ディープ ニューラル ネットワークを設計および実装します。
機械学習
特徴量エンジニアリング、機械学習モデルの学習、ハイパーパラメーターの調整を行います。
また、以下のリストから Web サイトを選択することもできます。
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