Funciones más recientes

Obtenga información sobre las funciones más recientes de MATLAB en relación con machine learning

Apps interactivas

  • Puede utilizar la app Classification Learner para explorar datos de manera interactiva, seleccionar características, y entrenar y evaluar modelos de clasificación supervisados.
  • NUEVO Recurra a la app Regression Learner para entrenar modelos de regresión de forma interactiva
  • Ajuste los datos a una amplia gama de distribuciones de probabilidad y explore los efectos del cambio de valores de los parámetros mediante la app Distribution Fitter

Productos relacionados: Statistics and Machine Learning Toolbox

Automated Model Optimization

  • New Optimize model type and hyperparameters simultaneously
  • Automatically tune hyperparameters using Bayesian optimization
  • Automatically select a subset of relevant features using techniques like neighborhood component analysis (NCA) and feature ranking
  • Parallelize the execution of automated optimization methods on multiple cores using Parallel Computing Toolbox, and scale to clouds and clusters using MATLAB Parallel Server

Related Products: MATLAB Parallel ServerParallel Computing ToolboxStatistics and Machine Learning Toolbox

Machine Learning and Statistical Algorithms 

  • Leverage commonly used algorithms for classification and regression, such as linear and generalized linear models, support vector machines, decision trees, ensemble methods, and more 
  • Use popular clustering algorithms including k-means, k-mediods, hierarchical clustering, Gaussian mixture, and Hidden Markov models
  • New Use density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) and spectral clustering of arbitrary shapes
  • Run statistical and machine learning computations faster than with open-source tools

Related Products: Statistics and Machine Learning Toolbox

Data Visualization

  • Explore the structure of your data and relationships between features through scatter plots, box plots, dendrograms, and other standard statistical visualizations
  • Use advanced dimensionality reduction algorithms like Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • Visualize high-density data with improved scatter plots in the Classification Learner app
  • New Create confusion matrices from tall arrays

Related Products: Statistics and Machine Learning Toolbox

Deployment 

  • Automatically generate C/C++ code for many popular classification, regression, and clustering algorithms
  • New Deploy to devices with limited memory and/or power using fixed-point arithmetic
  • New Update parameters of deployed models such as SVM, linear models, and decision trees, without regenerating C/C++ prediction code

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Big Data 

  • Utilice tall arrays con gran cantidad de algoritmos de clasificación, regresión y clustering a fin de entrenar modelos con conjuntos de datos que no caben en memoria
  • Minimice las latencias gracias al retardo del procesamiento de conjuntos de datos completos
  • NUEVO Ajuste regresión SVM kernel y modelos de clasificación con tall arrays
  • NUEVO Use medias aproximadas rápidas, cuantiles y particiones no estratificadas en datos con memoria insuficiente

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Optimización de modelos automatizada

  • Ajuste automáticamente los hiperparámetros mediante la optimización bayesiana
  • Seleccione automáticamente un subconjunto de características relevantes mediante técnicas como el análisis de componentes vecinos (NCA)
  • NUEVO Por medio del filtrado disperso y la reconstrucción con el análisis de componentes independientes (RICA)

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Despliegue

  • Genere de forma automática código C/C++ para muchos algoritmos habituales de clasificación, regresión y clustering
  • NUEVO Genere código C para cálculos de distancia en vectores y matrices, así como para la predicción, gracias a modelos de conjunto sin árbol y k-vecino más próximo

Productos relacionados: MATLAB Coder, MATLAB Compiler, Statistics and Machine Learning Toolbox

Visualización de datos

  • Explore la estructura de sus datos y las relaciones entre características gracias a gráficos de dispersión, diagramas de cajas, dendrogramas y otras visualizaciones estadísticas estándar
  • NUEVO Explore la estructura de sus datos y las relaciones entre características gracias a gráficos de dispersión, diagramas de cajas, dendrogramas y otras visualizaciones estadísticas estándar
  • NUEVO Visualice datos de alta densidad con gráficos de dispersión mejorados en la app Classification Learner

Productos relacionados: Statistics and Machine Learning Toolbox

Machine learning y algoritmos estadísticos

  • Saque partido de algoritmos de uso habitual para la clasificación y la regresión, tales como modelos lineales y lineales generalizados, máquinas de vector soporte, árboles de decisión, métodos combinados, etc.
  • NUEVO Emplee algoritmos de clustering habituales, incluyendo k-means, k-mediods, clustering jerárquico, mezclas gaussianas y modelos ocultos de Markov
  • Ejecute cálculos estadísticos y de machine learning más rápidamente que con herramientas de código abierto

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