MATLAB para data analytics

Explore datos, cree modelos de machine learning,
realice análisis predictivo

MATLAB® hace fácil el data analytics con herramientas para acceder y preprocesar los datos, crear modelos de machine learning y predictivos, e implementar los modelos en los sistemas de IT empresariales.

  • Acceda a los datos almacenados en archivos planos, bases de datos, historiadores de datos y la nube, o bien conéctese a fuentes en directo tales como hardware de adquisición de datos y datafeeds financieros
  • Gestione y administre los datos mediante tipos de datos y capacidades de preprocesamiento para la preparación programática e interactiva de los datos, incluidas apps para etiquetado de ground-truth
  • Documente el análisis de datos con gráficos de MATLAB y el entorno de libreta de Live Editor
  • Aplique técnicas de ingeniería de características específicas de dominio para datos de sensores, texto, imagen, vídeo y otros tipos
  • Explore una gran variedad de enfoques de modelización mediante apps de machine learning y deep learning
  • Ajuste los modelos de machine learning y deep learning con algoritmos de selección automatizada de características y ajuste de hiperparámetros
  • Implemente los modelos de machine learning en los sistemas de IT de producción, sin tener que volver a escribir el código en otro lenguaje
  • Convierta automáticamente los modelos de machine learning en código C/C++ autónomo

¿Por qué utilizar MATLAB para data analytics?

Análisis exploratorio de datos

Dedique menos tiempo a preprocesar los datos. Desde datos de sensores de series temporales hasta imágenes o texto, los tipos de datos de MATLAB reducen significativamente el tiempo necesario para preprocesar los datos. Las funciones de alto nivel hacen que sea sencillo sincronizar series temporales dispares, sustituir valores atípicos con otros interpolados, filtrar señales con ruido, separar texto sin procesar en palabras y muchas más cosas. Visualice con rapidez los datos para comprender las tendencias y detectar problemas de calidad de los datos mediante gráficos y Live Editor.


Machine learning aplicado

Encuentre los mejores modelos de machine learning. Tanto si es un novato que busca un poco de ayuda en sus primeros pasos con el machine learning como un experto que quiere evaluar con celeridad muchos tipos diferentes de modelos, las apps para clasificación y regresión le ofrecen resultados rápidamente. Escoja entre una gran variedad de los algoritmos de clasificación y regresión más conocidos, compare modelos basados en métricas estándar y exporte modelos prometedores para su posterior análisis e integración. Si es más de su estilo escribir código, puede emplear la optimización de hiperparámetros integrada en las funciones de entrenamiento de modelos, para así encontrar rápidamente los mejores parámetros con los que ajustar su modelo.


Implementación multiplataforma

Implemente los modelos de machine learning donde quiera, incluido código C/C++, código CUDA®, sistemas de IT empresariales o la nube. Cuando el rendimiento es esencial, puede generar código C autónomo a partir de su código MATLAB para crear modelos implementables con una velocidad de predicción de alto rendimiento y escasa necesidad de memoria. También puede exportar los modelos de machine learning para su uso en Simulink® o implementar los modelos en MATLAB Production Server™ para su integración en aplicaciones web, de bases de datos y empresariales.


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