機械学習における課題を、以下のような機能によって解消することができます。storiesインタラクティブなアプリとアルゴリズム機械学習の最も一般的な手法である分類、クラスタリング、回帰の、広範なアルゴリズムを選択できます。分類や回帰のアプリを使用して、モデルを対話型にトレーニング、比較、調整、エクスポートし、更なる分析、統合、展開を行うことができます。(AutoML)トレーニングデータから自動的に特徴を生成し、ベイズ最適化のようなハイパーパラメーター調整手法を使用してモデルを最適化します。逐次特徴選択などの特徴選択手法を使用できます。コードを生成し、統計モデルと機械学習モデルを組み込みシステムに展開します。予測コードを再生成せずに、展開済みモデルのパラメーターを更新します。ブロックとシステムブロックから機械学習モデルを使用して、高忠実にシミュレーションの検証と確認の作業を高速化します。モデルでラベルと分類のスコアを予測します。配列を使用すれば、コードに最小限の変更を加えるだけで、マシンのメモリには大きすぎて収まらないデータセットを使って機械学習モデルをトレーニングできます。デスクトップ、クラスター、またはクラウドで並列計算を使用することにより、統計計算とモデルトレーニングを高速化できます。今すぐ始める機械学習入門ここでは、分類問題の実用的な機械学習方法の概要を対話形式で説明します。詳細を確認する入門リソースを見るデモ、対話型の例、無料チュートリアルをご利用ください。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。