Машинное обучение в системах ЦОС

Всё больше приложений требуют совместного использования алгоритмов обработки сигналов и техник машинного обучения для данных с сенсоров. MATLAB позволяет ускорить процесс разработки алгоритмов аналитики данных и систем обработки данных с сенсоров, предоставляя полный спектр возможностей для моделирования и анализа в рамках единой среды.

В данном вебинаре мы продемонстрируем применение техник для анализа разнообразных данных. Мы рассмотрим типичные методы обработки сигналов (цифровая фильтрация, спектральный анализ), и как их можно использовать для выделения признаков на исходных данных. Также мы покажем, как параллельные вычисления позволяют ускорить процесс обработки больших наборов данных. Затем мы проанализируем возможности различных алгоритмов классификации, как программно, так и интерактивно.

Наконец, мы продемонстрируем процесс автоматической генерации C/C++ кода из MATLAB для развёртывания потоковых алгоритмов классификации в применении к аналитике встраиваемых сенсоров.

Основные темы вебинара:

• Цифровая обработка сигналов в MATLAB
• Машинное обучение и классификация
• Ускорение вычислений и автоматическая генерация кода