MATLAB pour la Data Science

Explorez les données, développez des modèles de Machine Learning, effectuez des analyses prédictives

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 de données et des systèmes de stockage dans le cloud, ou connectez-vous à des sources temps réel telles que des cartes d'acquisition 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 la labélisation des données issues de la vérité-terrain
  • Documentez l'analyse des données avec des graphiques MATLAB et le Live Editor
  • Appliquez des techniques spécialisées 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 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 et de réglage des hyperparamètres
  • Déployez les modèles de Machine Learning sur des systèmes informatiques de production, sans avoir à les recoder dans un autre langage
  • Convertissez automatiquement les 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 image, texte ou de séries temporelles issues de capteurs. 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 dan les données grâce aux tracés et au Live Editor.


Application du Machine Learning

Identifiez les meilleurs modèles de Machine Learning. Que vous soyez débutant en 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. Choisissez entre de nombreux algorithmes de classification et de régression, comparez les modèles en vous appuyant sur des métriques standard, et exportez les modèles prometteurs pour analyse et intégration. Si vous préférez écrire du code, vous pouvez utiliser l'optimisation des hyperparamètres intégrée aux fonctions d'apprentissage de modèles pour trouver rapidement les meilleurs paramètres pour affiner votre modèle.


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. Lorsque la performances est un facteur important, vous pouvez générer du code C autonome à partir de votre code MATLAB afin de créer des modèles déployables offrant une vitesse de prédiction très 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.


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