MATLAB per la data science

Esplora dati, costruisci modelli di machine learning,
elabora analisi predittive

MATLAB® semplifica le tecniche di data science grazie a strumenti che consentono di accedere ai dati e di pre-elaborarli, di costruire modelli predittivi e di machine learning, oltre che di distribuire i modelli nei sistemi IT aziendali.

  • Accedi ai dati salvati in Flat file, database, storici di dati e sistemi di archiviazione di tipo cloud, oppure connettiti a fonti live come gli hardware di acquisizione dati e i feed di dati finanziari
  • Gestisci e pulisci i dati usando tipi di dati e funzionalità di pre-elaborazione per la preparazione dei dati programmatica e interattiva, incluse le app di etichettatura sul campo
  • Documenta le analisi dei dati con la grafica MATLAB e l’ambiente notebook di Live Editor
  • Applica tecniche di progettazione delle feature in base al dominio per i dati dei sensori, testuali, immagini, video e altri tipi di dati
  • Esplora un’ampia varietà di tecniche di modellazione usando le app di machine learning e di deep learning
  • Ottimizza i modelli di machine learning e di deep learning con gli algoritmi di affinamento degli iperparametri e di selezione automatica di feature
  • Distribuisci i modelli di machine learning sui sistemi IT di produzione, senza doverli ricodificare in un altro linguaggio
  • Converti automaticamente i modelli di machine learning in un codice C/C++ autonomo

Perché usare MATLAB per la data science?

Analisi esplorativa dei dati

Investi meno tempo nella pre-elaborazione dei dati. Dai dati di sensori di serie storiche, alle immagini fino al testo, i tipi di dati MATLAB riducono in modo significativo il tempo necessario a pre-elaborare i dati. Le funzioni di alto livello semplificano il processo di sincronizzazione di serie storiche diverse, di sostituzione degli outlier con valori interpolati, di filtraggio dei segnali rumorosi, di suddivisione di testo non elaborato in parole, e molto altro ancora. Visualizza rapidamente i tuoi dati per comprenderne i trend e individuare eventuali problematiche relative alla qualità dei dati con l’ausilio di grafici e di Live Editor.


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Machine learning applicato

Trova i modelli di machine learning più adatti a te. Indipendentemente dal fatto che tu sia un utente alle prime armi che ha bisogno di aiuto per iniziare a usare il machine learning, oppure che tu sia un esperto alla ricerca di sistemi per valutare rapidamente tipi di modelli diversissimi tra loro, le app di classificazione e regressione garantiscono risultati rapidi. Scegli tra un’ampia varietà di algoritmi di classificazione e regressione, confronta i modelli in base a metriche standard, ed esporta i modelli più promettenti per ulteriore analisi e integrazione. Seinvece preferisci scrivere il codice, puoi utilizzare l’ottimizzazione degli iperparametri integrata tra le funzioni di addestramento dei modelli, così da poter trovare rapidamente i parametri migliori per affinare il tuo modello.


Distribuzione su più piattaforme

Distribuisci i modelli di machine learning su qualsiasi sistema, incluso il codice C/C++, il codice CUDA®, i sistemi IT aziendali o nel cloud. Quando le prestazioni sono importanti, puoi generare un codice C autonomo dal tuo codice MATLAB per creare modelli distribuibili con velocità di previsione ad alte prestazioni e con un footprint di memoria dalle dimensioni ridotte. È inoltre possibile esportare i modelli di machine learning da utilizzare in Simulink® oppure distribuire i modelli sul MATLAB Production Server™ per l’integrazione con il web, i database e le applicazioni aziendali.


Argomenti per le tecniche di data science

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