Quelques lignes de code MATLAB ou l'utilisation d'applications low-code suffisent pour créer, entraîner et mettre au point des modèles d'IA pour la classification, la prédiction ou la reconnaissance de formes. Au lieu de créer un modèle de Deep Learning en partant de zéro, vous pouvez obtenir un modèle de Deep Learning pré-entraîné, que vous appliquez directement ou que vous adaptez à votre tâche.
Exemples
- Utiliser des données de Deep Learning dans AWS®
- Modèle Simulink de reconnaissance de l’activité humaine pour un déploiement en virgule fixe
- Valeurs de Shapley pour un modèle de Machine Learning
- Compresser un réseau de classification d'images pour le déployer sur des dispositifs embarqués à ressources limitées
Application générale
Traitement du signal
Computer Vision
Maintenance prédictive

Reinforcement Learning dans MATLAB et Simulink
Résolvez de manière optimale des problèmes multivariés dans MATLAB en utilisant des techniques de Reinforcement Learning.