機械学習向け MATLAB

エンジニアリング、製造、金融データからのパターン検出と予測モデル作成

エンジニアや各分野の専門家によって、予知保全、センサー アナリティクス、金融および通信エレクトロニクス向けの何千ものアプリケーションの開発に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学習および比較
  • 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のスケーリングをする機能
  • 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 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 と Statistics and Machine Learning Toolbox を使えば、データの準備ができていれば 10なり 20 なりの異なる分類器の方法を数分で試すことができます。これを手作業でコーディングしていたら数年かかったでしょう。"

Celestion、Andrew Harper 氏

MATLAB で機械学習を始める

デモを見る

MATLAB の機械学習ツールを使用して回帰、クラスタリング、分類の問題を解決する方法を確認することができます。

基礎について知る

短くまとめられた ebook で基礎的な手法を解説。機械学習は専門家でなくても始めることができると分かります。

導入コンテンツを読む

機械学習とは何か、MATLAB による分類モデル、回帰モデルの学習方法についての知識を深めます。

高度な操作の習得

より高度な機能の習得

分かりやすい MATLAB® の tall 配列の機能を活用して、ビッグ データだけでなくメモリに収まらないデータ (Spark™ および Hadoop® に格納されているデータを含む) へのアクセス、探索および処理を行います。

機械学習をマスターする

ebook を入手したら、コードをダウンロードして機械学習の手法をマスターするための実践的な手順を実行していきます。

ディープラーニングの分析

ディープラーニングの専門家でなくても、わずか数行の MATLAB コードでディープラーニング のモデルを構築することができます。MATLAB を使うとディープラーニングのタスク実行が容易になります。

航空宇宙防衛、金融、自動車など、さまざまな業界のエンジニアがどのようにMATLAB を機械学習に活用しているかをご覧ください。