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

MathWorks un Visionario para plataformas de Data Science y Machine Learning en el Cuadrante Mágico de Gartner, enero de 2019.

Más información
Deep Learning vs. Machine Learning: elegir el mejor enfoque
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Dé sus primeros pasos con Machine Learning. Vea estos ejemplos

Empezar a utilizar MATLAB para machine learning

Ver una demostración

Descubre cómo las herramientas para machine learning en MATLAB® te pueden ayudar a solucionar problemas de regresión, clustering y clasificación.
3:02
Vídeo: Descripción general de machine learning
Descubra cómo se pueden utilizar las herramientas de machine learning de MATLAB para resolver problemas de regresión, clustering y clasificación.

Explorar los conceptos básicos

Machine Learning with MATLAB
eBook: Machine learning con MATLAB
Este breve eBook será su guía para las técnicas básicas. Comprobará que el machine learning está al alcance de su mano: no es necesario ser un experto para empezar a usarlo.

Guía de introducción

Introducción: Flujo de trabajo de machine learning
Introducción: Flujo de trabajo de machine learning
Lea esta introducción en la que se explica qué es el machine learning y se muestra cómo entrenar modelos de clasificación y regresión en MATLAB.

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?

 Ejecute la app en su navegador

Aprender tácticas avanzadas

Aprender tácticas avanzadas

Use the power and simplicity of tall arrays in MATLAB to access, explore, and process big data, as well as data that doesn't fit in memory (including data stored on Spark and Hadoop).
4:13
Vídeo: Tall arrays en acción
Utilice la potencia y la simplicidad de los tall arrays de MATLAB® para acceder a big data, explorarlos y procesarlos, así como a datos que no caben en la memoria (incluidos los datos almacenados en Spark™ y Hadoop®).

Dominio del machine learning

Dominar el Machine Learning: Una guía paso a paso
eBook: Guía paso a paso
Obtenga el eBook, descargue el código y realice un tutorial práctico sobre machine learning que le ayudará a dominar las técnicas de machine learning.

Explorar el deep learning

Getting Started
Dé sus primeros pasos con Machine Learning. Vea estos ejemplos

Ejemplos para empezar

Vea cómo los ingenieros utilizan MATLAB para el machine learning en diversos sectores: aeroespacial y de defensa, financiero y de automoción.

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