MATLAB para deep learning
Diseño, creación y visualización de redes neuronales convolucionales
Basta con unas pocas líneas de código de MATLAB® para crear modelos de deep learning sin necesidad de ser un experto. Averigüe cómo MATLAB puede ayudarle a realizar tareas de deep learning.
- Acceda fácilmente a los modelos más recientes, incluidos GoogLeNet, VGG-16, VGG-19, AlexNet, ResNet-50, ResNet-101 e Inception-v3.
- Acelere algoritmos en GPUs NVIDIA®, la nube y recursos de centros de datos sin necesidad de programación especializada.
- Cree, modifique y analice arquitecturas de redes neuronales profundas y complejas mediante herramientas de visualización y apps de MATLAB.
- Automatice el etiquetado de ground-truth de datos de imagen, vídeo y audio mediante apps.
- Trabajo con modelos de Caffe y TensorFlow-Keras.
- MATLAB admite ONNX™, de forma que podrá colaborar con compañeros mediante marcos como PyTorch y MxNet.
Deep Learning for:
¿Por qué usar MATLAB para el deep learning?
Interoperabilidad
No es necesario elegir obligatoriamente entre marcos basados en MATLAB y en Python. MATLAB admite la interoperabilidad con marcos de deep learning de código abierto gracias a las capacidades de importación y exportación de ONNX. Utilice las herramientas de MATLAB cuando sea necesario: para acceder a capacidades, apps y funciones prediseñadas no disponibles en Python.
Utilice apps de etiquetado para flujos de trabajo de deep learning, como la segmentación semántica.
Apps de preprocesamiento
Entrene redes con mayor rapidez. Preprocese conjuntos de datos de forma rápida mediante apps específicas del dominio para datos de audio, vídeo e imagen. Visualice, compruebe y solucione problemas antes del entrenamiento mediante la app Deep Network Designer a fin de crear arquitecturas de red complejas o modificar redes previamente entrenadas para transferencia de aprendizaje.
Implementación multiplataforma
Implemente modelos de deep learning en cualquier lugar, incluidos CUDA, código C, sistemas empresariales o la nube. Cuando el rendimiento es importante, es posible generar código que emplea librerías optimizadas de Intel® (MKL-DNN), NVIDIA (TensorRT, cuDNN) y ARM® (ARM Compute Library) para crear modelos implementables con velocidad de inferencia de alto rendimiento.
Cómo empezar rápido
Vea una demostración, explore ejemplos interactivos y acceda a tutoriales gratuitos.
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Treinta días de exploración a su alcance.
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Hable con un experto en deep learning.
