MATLAB para machine learning
Descubra patrones y cree modelos predictivos con datos de ingeniería, fabricación y finanzas
Gracias al uso de MATLAB®, los ingenieros y otros expertos han implementado miles de aplicaciones para mantenimiento predictivo, analítica de sensores, finanzas y electrónica de comunicaciones. MATLAB facilita las partes más difíciles de machine learning gracias a:
- Apps de apuntar y hacer clic para entrenar y comparar modelos
- Técnicas de procesamiento de señales y extracción de características avanzadas
- Ajuste de hiperparámetros y selección de características automáticos para optimizar el rendimiento de los modelos
- Capacidad de usar el mismo código a fin de escalar el procesamiento para big data y clusters
- Generación automatizada de código C/C++ para aplicaciones embebidas y de alto rendimiento
- Todos los algoritmos de clasificación, regresión y clustering de uso común para el aprendizaje supervisado y no supervisado
- Ejecución más rápida que con código abierto en la mayor parte de los cálculos estadísticos y de machine learning
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Explorar los conceptos básicos
Guía de introducción
Ponga a prueba la app Classification Learner.
Utilice la app Classification Learner para probar diferentes clasificadores en su conjunto de datos. Se ajusta a modelos comunes tales como árboles de decisión, máquinas vectoriales de soporte, conjuntos, etc. Compare modelos mediante curvas ROC y matrices de confusión.
Pruébela con el conjunto de datos Iris de Fisher: ¿Puede localizar un modelo con alta precisión?
Aprender tácticas avanzadas
Aprender tácticas avanzadas
Dominio del machine learning
Explorar el deep learning
Vea cómo los ingenieros utilizan MATLAB para el machine learning en diversos sectores: aeroespacial y de defensa, financiero y de automoción.