MATLAB による機械学習

機械学習向け MATLAB

モデルの学習、パラメーター調整を行い、本番環境やエッジに展開

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機械学習入門

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決することができます。

ポイントアンドクリック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
特徴選択、モデル選択、およびハイパーパラメーター調整などの、自動化された機械学習 (AutoML)
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
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、組み込み展開やシミュレーションを実行
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
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

記事シリーズ

機械学習とディープラーニングに関する質問と回答

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MATLAB と Simulink を使用した AI アプリケーション

自動運転、ロボティクス、コンピュータービジョンなどのユーザー事例をご覧ください。

注目の研究者、プロジェクトのトピック、関連する出版物を紹介しています。

インタラクティブなアプリとアルゴリズム

広く一般的に使用されているさまざまな分類、クラスタリング、および回帰アルゴリズムを使用できます。現時点では、他の機械学習モデルと共に「浅い」ニューラルネット (最大 3 層) も含まれています。分類や回帰のアプリを使用して、モデルを対話形式で学習、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。

モデルの解釈可能性

部分従属プロット、LIME、シャープレイ値、一般化加法モデル (GAM) などの確立された解釈可能性手法を適用することにより、機械学習のブラックボックス的性質を克服します。モデルがその予測を行うのに適切な証拠を使用しているかどうかを検証し、学習中には明らかにならなかったモデルのバイアスを検出します。

自動化された機械学習 (AutoML)

学習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特定用途向けの特徴抽出手法を用いたり、近傍成分分析 (NCA)、Minimum Redundancy Maximum Relevance (MRMR)、逐次特徴選択などの特徴選択手法を使用したりします。

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コード生成および Simulink との統合

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、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可読性に優れた C/C++ コードを生成します。Simulink で MATLAB Function ブロックとネイティブブロックから機械学習モデルを使用して、忠実度の高いシミュレーションの検証と妥当性確認の作業を高速化します。

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