Deep Learning

 

MATLAB per il deep learning

Progetta, costruisci e visualizza reti neurali convoluzionali

Con solo poche righe di codice MATLAB®, puoi costruire modelli di deep learning senza essere un esperto. Scopri come MATLAB può aiutarti a svolgere attività di deep learning.

  • Accedi facilmente agli ultimi modelli, inclusi GoogLeNet, VGG-16, VGG-19, AlexNet, ResNet-50, ResNet-101 e Inception-v3.
  • Accelera algoritmi su GPU NVIDIA®, cloud e risorse datacenter senza una programmazione specifica.
  • Crea, modifica e analizza complesse architetture di reti neurali profonde usando app MATLAB e strumenti di visualizzazione.
  • Automatizza l’etichettatura sul campo di immagini, video e dati audio utilizzando le app.
  • Lavora con i modelli di Caffe e TensorFlow-Keras.
  • MATLAB supporta ONNX™, quindi puoi collaborare con i tuoi colleghi usando framework come PyTorch e MxNet.

Perché usare MATLAB per il deep learning?

Interoperabilità

Non si tratta di scegliere tra MATLAB e i framework basati su Python. MATLAB supporta l’interoperabilità con framework di deep learning open source che utilizzano funzionalità di importazione ed esportazione ONNX. Usa gli strumenti MATLAB dove è necessario, ad esempio per accedere a funzionalità e app predefinite non disponibili in Python.

Use labeling apps for deep learning workflows like semantic segmentation. 

App per la pre-elaborazione

Inizia più rapidamente l’addestramento delle reti. Pre-elabora i set di dati più velocemente con app multidominio per dati audio, video e immagine. Visualizza, verifica e risolvi i problemi prima dell’addestramento usando l’app Deep Network Designer per creare architetture di rete complesse o modificare reti pre-addestrate per il transfer learning.

Distribuzione su più piattaforme

Distribuisci modelli di deep learning ovunque: CUDA, codice C, sistemi aziendali o cloud. Quando le prestazioni sono importanti, puoi generare codice che sfrutta le librerie ottimizzate per Intel® (MKL-NNN), NVIDIA (TensorRT, cuDNN) e ARM® (ARM Compute Library) per creare modelli distribuibili con velocità di inferenza ad alte prestazioni.

Inizia subito

Guarda una dimostrazione, esplora gli esempi interattivi e accedi a tutorial gratuiti.

Prova gratuita

30 giorni di esplorazione a tua disposizione.

Hai domande?

Consulta un esperto di deep learning.