Le aziende che si occupano di software e internet ce la stanno mettendo tutta per riuscire a estrarre dati significativi dai big data. Grazie ai prodotti MATLAB, gli ingegneri, gli informatici e gli analisti dei dati riescono a convertire con rapidità le informazioni trovate nei big data in informazioni utili e preziose. Con MATLAB è possibile:
- Esplorare i dati alla ricerca di lacune e pattern
- Sviluppare algoritmi per modelli predittivi
- Accelerare le analisi grazie al calcolo ad alte prestazioni
- Integrare e distribuire applicazioni in soluzioni aziendali
“MATLAB ci ha permesso di accelerare il processo di sviluppo di ENValyzer, uno strumento personalizzabile e facile da usare per analizzare, visualizzare e interpretare dati ingegneristici in svariati formati. Ora, i nostri ingegneri sono in grado di convalidare i componenti in modo più rapido e preciso rispetto a quando utilizzavano i fogli di calcolo o gli strumenti di terze parti.”
Accesso ai dati e analisi
I prodotti MATLAB per l’analisi dei dati consentono di accedere ai dati, visualizzarli e analizzarli in un unico ambiente. È possibile esplorare i dati in modo interattivo, creare analisi personalizzate e condividere le proprie scoperte con altre persone tramite report, codice pubblicato, visualizzazioni 3D o sotto forma di applicazioni complete.
Sviluppo di algoritmi di Machine Learning
Gli algoritmi di Machine Learning si servono di metodi computazionali per “apprendere” informazioni direttamente dai dati, senza usare un’equazione predeterminata come modello. Possono migliorare in modo adattivo le loro prestazioni man mano che si aumenta il numero di campioni disponibili per l’apprendimento. Gli algoritmi di Machine Learning vengono utilizzati in applicazioni quali il riconoscimento vocale e facciale. Vengono utilizzati nelle applicazioni di big data che hanno ampi set di dati con molti predittori (feature) e che sono troppo complessi per dei semplici modelli parametrici.
Accelerazione delle analisi con il calcolo ad alte prestazioni
MathWorks® continua ad accelerare i calcoli su larga scala per i problemi correlati ai big data supportando le architetture hardware multithread più recenti. Utilizzando Parallel Computing Toolbox, MATLAB Parallel Server e/o MATLAB Production Server, gli ingegneri, gli informatici e gli analisti dei dati stanno ottenendo risposte in tempi brevissimi, grazie alle funzionalità di calcolo ad alte prestazioni di processori multicore, GPU e compute farm.
Distribuzione e integrazione di modelli di analisi dei dati in applicazioni aziendali
Sebbene MATLAB offra un ambiente per lo sviluppo di analisi avanzate dei dati e di algoritmi di Machine Learning, questi modelli e sistemi devono spesso essere implementati nel mondo reale. MathWorks mette a disposizione molte opzioni diverse per la distribuzione degli algoritmi MATLAB, tra cui la generazione di codice C/C++ portatile, file eseguibili compilati, applicazioni basate sul web o persino l’integrazione in app mobili.
MATLAB nel Cloud
Lavora in ambienti Cloud da MathWorks Cloud a Cloud pubblici, inclusi AWS (5:18) e Azure (5:24).
- Uso di MATLAB in un browser web
MathWorks Cloud offre accesso immediato a MATLAB e ad altri prodotti e servizi inclusi nell’infrastruttura Cloud gestita da MathWorks.
- Esecuzione di MATLAB e Simulink su Cloud pubblici
Elabora i tuoi dati nella stessa posizione di archiviazione con MATLAB, distribuiscili su cluster ad alte prestazioni utilizzando MATLAB Parallel Server e integra MATLAB Analytics nelle applicazioni con MATLAB Production Server.
- Uso di MATLAB in contenitori Docker
Crea un’immagine del contenitore Docker per eseguire MATLAB su Cloud pubblici o privati.
Sviluppo agile
Fornisci sistemi software-enabled mediante uno sviluppo rapido e continuo con Simulink.
MATLAB e Simulink si integrano con Jenkins™, Jira, Git™, GitHub® e altri strumenti di sviluppo agile, consentendo di:
- Utilizzare modelli al posto di documenti per collaborare nell’ambito dei team e comunicare con i clienti
- Sviluppare sistemi di lavoro attraverso simulazioni di modelli elaborati in modo incrementale
- Integrare lo sviluppo in processi continui di integrazione, costruzione e test
- Scalare lo sviluppo attraverso l’uso combinato di risorse desktop, on-premise e su Cloud
Ulteriori informazioni su software e internet
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