Les entreprises spécialisées dans les logiciels et internet sont lancées dans une course à l'exploitation la plus efficace des Big Data. Les produits MATLAB aident les ingénieurs, informaticiens et data analysts à transformer les informations présentes dans les Big Data en connaissances utiles. Vous pouvez utiliser MATLAB pour :
- Explorer les données pour trouver les lacunes et les tendances
- Développer des algorithmes pour les modèles prédictifs
- Accélérer les analyses grâce au calcul haute performance
- Intégrer et déployer des applications dans des solutions d'entreprise
« Avec MATLAB, nous avons pu développer plus rapidement ENValyzer, un outil personnalisable et facile à utiliser pour analyser, visualiser et interpréter des données d'ingénierie dans une grande variété de formats. Aujourd'hui, nos ingénieurs valident les composants plus rapidement et plus rigoureusement que ne le permettaient les feuilles de calcul et les outils tiers. »
Accéder et analyser les données
Avec les produits MATLAB pour l'analyse de données, vous pouvez accéder aux données, les visualiser et les analyser dans un environnement unique. Vous pouvez explorer les données de manière interactive, créer des analyses personnalisées et partager vos résultats avec d'autres personnes par le biais de rapports, de code publié, de visualisations 3D ou d'applications complètes.
Développer des algorithmes de Machine Learning
Les algorithmes de Machine Learning utilisent des méthodes informatiques pour « apprendre » directement à partir de données, sans partir d'une équation prédéterminée comme modèle. Leur performance s'améliore avec le nombre d'échantillons que vous mettez à disposition pour leur apprentissage. Ils sont utilisés notamment pour la reconnaissance vocale et faciale. Ils conviennent particulièrement pour des applications de Big Data que les modèles paramétriques simples ne savent pas gérer, en raison de leur complexité, des volumes de données à traiter et du nombre de prédicteurs (caractéristiques) à prendre en compte.
Accélérer les analyses avec le calcul haute performance
MathWorks® continue à accélérer les calculs volumineux nécessaire à la résolution de problèmes de Big Data en supportant les dernières architectures de hardware multithread. Avec Parallel Computing Toolbox, MATLAB Parallel Server et/ou MATLAB Production Server, les ingénieurs, informaticiens et data analysts réduisent plus que jamais les temps de réponse en s'appuyant sur la puissance de calcul haute performance des processeurs multicœurs, des GPU et des fermes de calcul.
Déployer et intégrer des modèles d'analyse de données dans des applications d'entreprise
Bien que MATLAB offre un environnement pour développer des algorithmes d'analyse de données et de Machine Learning avancés, ces modèles et systèmes doivent souvent être déployés dans le monde réel. MathWorks propose de nombreuses options pour le déploiement d'algorithmes MATLAB, notamment la génération de code C/C++ portable, des exécutables compilés, des applications web ou même l'intégration à des applications mobiles.
MATLAB dans le cloud
Exécutez MATLAB dans des environnements cloud comme MathWorks Cloud ou des clouds publics tels que AWS (5:18) et Azure (5:24).
- Utiliser MATLAB dans un navigateur
MathWorks Cloud vous offre un accès instantané à MATLAB et à d'autres produits et services hébergés dans l'infrastructure cloud gérée par MathWorks.
- Exécuter MATLAB et Simulink dans des clouds publics
Traitez vos données avec MATLAB directement là où vous les avez stockées, passez à des clusters haute performance avec MATLAB Parallel Server, et incorporez des analyses MATLAB à des applications grâce à MATLAB Production Server.
- Utiliser MATLAB dans des conteneurs Docker
Créez une image de conteneur Docker pour exécuter MATLAB dans des clouds publics ou privés.
Développement agile
Concevez des systèmes utilisant des logiciels en suivant des processus de développement rapides et continus avec Simulink.
MATLAB et Simulink s'intègrent à Jenkins™, Jira, Git™, GitHub® et à d'autres outils de développement agile, et vous permettent d'effectuer les opérations suivantes :
- Utiliser des modèles au lieu de documents pour la collaboration entre les équipes et la communication avec les clients
- Développer des systèmes fonctionnels en simulant des modèles élaborés de manière incrémentale
- Intégrer votre développement à des processus d'intégration, de compilation et de test continus
- Passer vos développements à l'échelle avec une combinaison de ressources sur PC, sur site et dans le cloud
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