MATLAB simplifie la Data Science avec des outils permettant d'accéder aux données et de les prétraiter, de développer des modèles de Machine Learning et des modèles prédictifs, ainsi que de déployer des modèles sur des systèmes informatiques d'entreprise.
- Accédez à des données stockées dans des fichiers non hiérarchiques, des bases de données, des systèmes d'historisation des données et des systèmes de stockage dans le cloud, ou connectez-vous à des sources live telles que des cartes d'acquisition de données et des flux de données financières
- Gérez et nettoyez les données grâce à des types de données et des fonctionnalités de prétraitement pour une préparation programmatique et interactive des données, comme par exemple des applications dédiées à l'étiquetage des données issues de la vérité-terrain
- Documentez les analyses de données avec des graphiques MATLAB et l'environnement bloc-notes Live Editor.
- Appliquez des techniques d'ingénierie spécifiques à votre domaine pour les données de capteur, texte, image, vidéo et autres types de données
- Explorez un large éventail d'approches de modélisation grâce à des applications interactives de Machine Learning et de Deep Learning
- Affinez vos modèles de Machine Learning et de Deep Learning grâce à des algorithmes de sélection automatique des caractéristiques, des modèles, et le réglage des hyperparamètres
- Déployez des modèles de Machine Learning sur des systèmes informatiques de production, sans avoir à les recoder dans un autre langage
- Convertissez automatiquement des modèles de Machine Learning en code C/C++ autonome
Pourquoi utiliser MATLAB pour la Data Science ?
Analyse exploratoire des données
Passez moins de temps à prétraiter les données. Les types de données MATLAB réduisent de façon significative le temps nécessaire pour prétraiter les données de type séries temporelles issues de capteurs, image ou texte. Les fonctions de haut niveau simplifient la synchronisation des séries temporelles disparates, le remplacement des valeurs aberrantes par des valeurs interpolées, le filtrage des signaux bruités, la segmentation d'un texte brut en mots, et bien plus encore. Visualisez rapidement vos données afin de mieux comprendre les tendances et d'identifier les problèmes de qualité des données grâce aux tracés et au Live Editor.
Produits associés
Application du Machine Learning
Identifiez les meilleurs modèles de Machine Learning. Que vous soyez un utilisateur néophyte à la recherche d'aide pour débuter avec le Machine Learning, ou un expert souhaitant accéder rapidement à de nombreux types de modèles, les applications dédiées à la classification et à la régression offrent des résultats rapides. Faites votre choix parmi de nombreux algorithmes de classification et de régression parmi les plus populaires, comparez des modèles en vous appuyant sur des métriques standard, et exportez les modèles prometteurs à des fins d'analyse ultérieure et d'intégration. Si vous préférez écrire du code, vous pouvez utiliser l'optimisation des hyperparamètres intégrée aux fonctions d'apprentissage de modèles afin de pouvoir trouver rapidement les meilleurs paramètres pour affiner votre modèle.
En savoir plus
- Réduction de la dimensionnalité et extraction de caractéristiques
- Conception et évaluation de modèles
- Machine Learning automatisé (AutoML) avec MATLAB (3:08)
- Extraction manuelle et automatisée de caractéristiques
- Applications de santé numérique basées sur l'IA avec l'approche Model-Based Design (Diaporama)
Produits associés
Déploiement multi-plateformes
Déployez des modèles de Machine Learning n'importe où, y compris dans du code C/C++ ou CUDA®, dans des systèmes informatiques d'entreprise ou sur le cloud. Si vous avez besoin de performance, vous pouvez générer du code C autonome à partir de votre code MATLAB afin de créer des modèles déployables offrant une vitesse de prédiction ultra-performante et une empreinte mémoire réduite. Vous pouvez également exporter des modèles de Machine Learning pour les utiliser dans Simulink ou déployer des modèles avec MATLAB Production Server pour les intégrer à des applications Web, de base de données et d'entreprise.
Autour de la Data Science
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