MATLAB pour le Machine Learning

Entraînez des modèles, réglez des paramètres et déployez vos modèles en production

Grâce à MATLAB®, les ingénieurs et experts métier ont déployé des milliers d'applications de Machine Learning. MATLAB simplifie les tâches les plus complexes du Machine Learning avec :

  • Des applications interactives pour l’apprentissage et la comparaison des modèles
  • Des techniques avancées de traitement du signal et d’extraction de caractéristiques
  • Le réglage automatique des hyperparamètres et la sélection des caractéristiques visant à optimiser les performances du modèle
  • La possibilité d’utiliser le même code pour appliquer les traitements aux big data et aux clusters 
  • La génération automatique de code C/C++ pour les applications embarquées et haute performance
  • Les algorithmes de classification, de régression et de clustering les plus populaires pour l’apprentissage supervisé et non supervisé
  • Une exécution plus rapide qu’avec les solutions open source pour la plupart des calculs statistiques et de Machine Learning

Découvrez comment nos clients utilisent MATLAB pour le Machine Learning

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La technologie de bypass neuronal permet à un homme paralysé de retrouver l’usage de son bras et de sa main

Applications interactives et algorithmes

Choisissez parmi de nombreux algorithmes de classification, de clustering et de régression les plus populaires. Utilisez des applications de régression et de classification pour entraîner, comparer, régler et exporter interactivement des modèles pour optimiser les analyses, l'intégration et le déploiement. Si vous préférez écrire du code, vous pouvez optimiser vos modèles grâce à la sélection de caractéristiques et au réglage de paramètres.

Machine Learning automatisé (AutoML)

Générez automatiquement des caractéristiques à partir des données entrainées et optimisez vos modèles en utilisant des techniques de réglage des hyperparamètres comme l'optimisation bayésienne. Utilisez des techniques spécialisées d'extraction de caractéristiques telles que la diffusion en ondelettes pour les signaux et images, ainsi que des techniques de sélection de caractéristiques comme l'analyse NCA (Neighborhood Component Analysis) ou la sélection séquentielle de caractéristiques.

Génération de code

Déployez des modèles de Machine Learning et de statistiques dans des systèmes embarqués en générant du code C ou C++ pour l'ensemble de votre algorithme de Machine Learning, en intégrant les pré- et post- traitements. Mettez à jour les paramètres des modèles déployés sans regénérer le code C/C++ de la prédiction. Accélérez la vérification et la validation de vos simulations haute-fidélité en utilisant des modèles de Machine Learning dans des blocs MATLAB Function et MATLAB System de Simulink®.

Mise à l'échelle et performance

Utilisez des tall arrays pour entraîner des modèles de Machine Learning sur des jeux de données trop volumineux pour tenir dans la mémoire de la machine, avec un minimum de modifications apportées à votre code. Accélérez les calculs statistiques et l’apprentissage de modèles grâce au calcul parallèle sur votre PC, des clusters ou dans le cloud.

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Une présentation interactive des méthodes pratiques de Machine Learning pour résoudre des problèmes de classification.

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