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
See How Others Use MATLAB for Machine Learning
Automotive
BMW
Detecting Oversteering with Machine Learning
Utilities and Energy
Baker Hughes
Predictive Maintenance for Gas and Oil Extraction Equipment Using Data Analytics and Machine Learning
Neuroscience
Battelle
Neural Bypass Technology Restores Movement to a Paralyzed Man’s Arm and Hand
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。
関連情報
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。
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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