빅데이터 분석, 예측 모델부터 자율 주행까지 활용가능한 머신 러닝 모델 개발하기 볼께요

세계 유수의 기업에서 엔지니어링 팀 및 IT 팀에서 매트랩(MATLAB)을 사용하여 빅데이터 분석 시스템을 구축하고 있는 것은 아실 것입니다. 이 시스템은 예측 유지보수(predictive maintenance), 텔레메틱스(telematics)에서 ADAS(advanced driver assistance systems), 이를 위해 센서 분석에 이르기까지 수준 높은 기술을 요구하는 다양한 분야에 적용됩니다. 이렇게 중요한 분야에 MATLAB을 사용하는 이유는 무엇 1인가요?바로 1조 같은 비즈니스 시스템이 나쁘지 않은 오픈 소스 언어에서는 찾을 수 없는 다소움의 기능을 MATLAB에서 공급하기 때문임.

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물리 분야의 데이터 MATLAB는 센서, 이미지, 비디오, 바이덱리 기타 간헐적인 형식을 네이티브로 지원합니다. Hadoop용 MATLABB MapReduce 기능을 사용하여 인터페이스를 ODBC/JDBC 데이터베이스에 연결하여 이러한 데이터를 탐색할 수 있습니다.머신러닝, 뉴럴 네트워크, 통계 MATLAB는 정말 거의 모든 통계 및 머신러닝 기능을 공급합니다. 또한 비선형 최적화, 시스템 식별 및 이미지 및 비디오 처리, 재무 모델링, 제어 시스템 설계를 위한 수천 개의 알고리즘을 공급하여 이러한 고급 기법을 수행할 수 있습니다.대용량 데이터셋 고속프로세싱 MATLAB의 숫자루틴(numeric routine)은 클러스터 및 클라우드에서 직접 병렬 처리됩니다.온라인 및 실제 배포 MATLAB는 엔터프라이즈 시스템, 클러스터 및 클라우드에 통합되며, 실시간 이더베디드 하드웨어를 타깃으로 할 수 있습니다.

특히, 최근에는 빅데이터 분석, 예측 유지보수, 자율주행 자동차 등의 분야에 활용 가능한 MATLAB의 머신러닝 관련 기능이 각광받고 있습니다. 머신러닝 모델을 개발하고 빅데이터를 활용하여 시스템에 바로 적용할 수 있는 MATLAB의 작금의 기능 및 예제 코드를 유출한다. 머신 러닝 모델의 개발, 빅 데이터 활용, 데이터 관리 및 전 처리 분석 수행 단계별로 정리된 하나 5개의 예제 코드를 통해서 머신 러닝 모델을 개발하고 보세요.예제 코드를 테스트하기 위한 MATLAB 제품이 없을 경우 데이터 분석을 위한 평가판을 사용하실 수 있습니다. ^^MATLAB표은카팡 신청하기(30한 무료 사용)↓ ↓ ↓

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