機械学習のための 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 

MATLAB による機械学習の導入事例

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インタラクティブなアプリとアルゴリズム

機械学習の最も一般的な手法である分類、クラスタリング、回帰の、広範なアルゴリズムを選択できます。分類や回帰のアプリを使用して、モデルを対話型にトレーニング、比較、調整、エクスポートし、更なる分析、統合、展開を行うことができます。コードの記述のほうが望ましい場合は、特徴選択やパラメーターの調整を通じてモデルをさらに最適化できます。

自動化された機械学習 (AutoML)

トレーニングデータから自動的に特徴を生成し、ベイズ最適化のようなハイパーパラメーター調整手法を使用してモデルを最適化します。信号や画像のデータにウェーブレット散乱などの専門的特徴抽出の手法を用いたり、近傍成分分析 (NCA) や逐次特徴選択などの特徴選択手法を使用できます。

コードの生成

前処理および後処理を含む、機械学習全体のアルゴリズムの、読み取り可能な C/C++ コードを生成し、統計モデルと機械学習モデルを組み込みシステムに展開します。C/C++ 予測コードを再生成せずに、展開済みモデルのパラメーターを更新します。Simulink® で MATLAB Function ブロックとシステムブロックから機械学習モデルを使用して、高忠実にシミュレーションの検証と確認の作業を高速化します。

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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機械学習入門

ここでは、分類問題の実用的な機械学習方法の概要を対話形式で説明します。

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