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 con facilità agli ultimi modelli, tra cui 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 utilizzando 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 utilizzando 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. Utilizza gli strumenti MATLAB dove è necessario , ad esempio per accedere a funzionalità e app predefinite non disponibili in Python.

Utilizza le app di etichettatura per i flussi di lavoro di deep learning come la segmentazione semantica. 

App per la pre-elaborazione

Inizia rapidamente l’addestramento delle reti. Pre-elabora velocemente i set di dati con app multidominio per dati audio, video e immagine. Visualizza, verifica e risolvi i problemi prima dell’addestramento utilizzando 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 su qualsiasi sistema, inclusi CUDA, codice C, sistemi aziendali o cloud. Quando le prestazioni sono importanti, puoi generare codice che sfrutta le librerie ottimizzate per Intel® (MKL-DNN), NVIDIA (TensorRT, cuDNN) e ARM® (ARM Compute Library) per creare modelli distribuibili con velocità di inferenza ad alte prestazioni.

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