9 guides de références MATLAB pour votre projet de Data Science et de Machine Learning

Vous souhaitez vous familiariser rapidement avec MATLAB^® avant votre prochain projet de Machine Learning ou de Data Science ? Ces guides de références vous aideront à trouver les commandes adaptées aux tâches les plus courantes de votre workflow.

• Machine Learning automatisé (AutoML) : automatisez les étapes difficiles et itératives du workflow de construction de votre modèle 
• MATLAB Live Editor : créer un bloc-notes exécutable avec des live scripts
  
• Importer et exporter des données : lire et écrire des données sous de nombreuses formes
• Prétraiter des séries temporelles : stocker, fusionner et nettoyer des séries temporelles à fréquences d’échantillonnage multiples issues de capteurs
• Machine Learning : identifier des patterns et construire des algorithmes prédictifs
• Deep Learning : créer, entrainer et valider des réseaux de neurones profonds
• Analyse de texte : prétraiter, analyser et modéliser des données texte
• Optimisation basée sur les problèmes : résoudre des problèmes d'optimisation en utilisant une syntaxe naturelle
• Optimisation basée sur les solveurs : résoudre des problèmes d'optimisation à l'aide de matrices et de fonctions