機械学習では、経験から学ぶという人間の自然な行動をコンピューターに学習させます。MATLAB® を使用して、データから特徴量エンジニアリングを行い、機械学習モデルを当てはめます。
機械学習に MATLAB を使用する理由
Simulink システムとの統合
完全なシステムの組み込み展開やシミュレーションを行うために、学習済みモデルをネイティブブロックまたは MATLAB Function ブロックとして Simulink® と統合します。
学習済みモデルのハードウェアへの展開
可読性に優れ、移植可能な C/C++ コードを生成することにより、学習済みモデルをハードウェア プラットフォームに (デスクトップシステムから組み込みハードウェアへ) 展開します。
機械学習アプリケーション
モデルの構築、特徴量エンジニアリングや、コードの生成と組み込みシステムへの展開などを行う場合に、わずか数行の MATLAB コードやローコードアプリを使用して、機械学習をお使いのアプリケーションに組み込むことができます。
MATLAB と Simulink を使用した AI アプリケーション
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ディープラーニング向け MATLAB
アルゴリズムと事前学習済みモデルを使用したディープ ニューラル ネットワークの設計および実装
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