機械学習向けMATLAB
モデルのトレーニング、パラメーター調整を行い、本番環境やエッジに展開
エンジニアや各分野の専門家による、何千もの機械学習アプリケーションの展開に MATLAB® が使用されています。MATLAB は機械学習における課題を、以下のような機能によって解消することができます。
- クリック操作が可能なアプリによるモデルのトレーニングおよび比較
- 高度な信号処理および特徴抽出の手法
- ハイパーパラメーターの自動調整および特徴選択によるモデルパフォーマンスの最適化
- コードを変更することなくビッグデータおよびクラスターに計算処理をスケーリング
- 組み込みアプリケーションおよび高性能アプリケーション向け C/C++ コードの自動生成
- 教師あり学習と教師なし学習の主要な分類、回帰、クラスタリングのアルゴリズムに対応
- 大半の統計および機械学習の計算において、オープンソースツールよりも速い実行速度
スライドショー
MATLABによる機械学習
MATLAB による機械学習の導入事例
製薬
田辺三菱製薬
創薬を加速させるデータ解析ツールを開発。アルゴリズム開発を従来の4分の1の時間で完了。解析期間を75% 短縮
産業オートメーション、機械
Mondi
機械学習を使用した統計ベースの状態監視および予知保全を製造プロセスに導入し、年間50,000ユーロを超える削減を実現
自動車
Bosch
自動車用テストデータ解析プラットフォームを開発し、検証期間を平均で40~50%短縮。開発期間を3~4か月短縮
テーマ: エンジニアリングにおける AI
関連情報
スケーリングとパフォーマンス
tall 配列を使用すれば、コードに最小限の変更を加えるだけで、マシンのメモリには大きすぎて収まらないデータセットを使って機械学習モデルをトレーニングできます。さらに、デスクトップ、クラスター、またはクラウドで並列計算を使用することにより、統計計算とモデルトレーニングを高速化できます。
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