MATLAB PARA DEEP LEARNING

Preparação dos dados, desenvolvimento, simulação e implementação para redes neurais


Com apenas algumas linhas de código no MATLAB®, você poderá aplicar técnicas de Deep Learning em seu projeto, seja para desenvolver algoritmos, preparar dados ou gerar códigos e implementar em sistemas incorporados.

Com o MATLAB você pode:

  • Crie, modifique e analise arquiteturas de Deep Learning utilizando aplicativos e ferramentas de visualização
  • Pré-processe dados e automatize ground-truth labeling de imagens, vídeos e áudio, utilizando aplicativos
  • Acelere algoritmos em GPUs NVIDIA®, nuvem e datacenters sem a necessidade de programadores
  • Colabore com o time através de frameworks como TensorFlow, PyTorch e MxNet.
  • Simule e treine o comportamento de sistemas dinâmicos com reinforcement learning
  • Gere treinos baseados em simulação e teste os dados a partir de modelos  de sistemas físicos do MATLAB e Simulink®

5 razões para usar o MATLAB para Deep Learning

Operacionalizando a Inteligência Artificial

As melhores práticas de DevOps segundo o Relatório Gartner para agregar valor aos negócios com modelos de machine learning implementados na prática em sua produção.

Preparação e rotulagem de imagens, séries temporais e dados de texto

 

O MATLAB reduz significantemente o tempo necessário para pré-processar e rotular conjuntos de dados com aplicativos de domínio específico para áudio, vídeo, imagens e texto. Sincronize séries temporais díspares, substitua outliers por valores interpolados, otimize imagens e filtre ruídos de sinais. Utilize aplicativos interativos para rotular, coletar e identificar características importantes, e incorporar algoritmos para ajudar a automatizar processos de rotulagem.

Desenvolvimento, treino e avaliação de modelos

 

Comece com um conjunto completo de algoritmos e modelos pré- construídos e então crie e modifique os modelos de Deep Learning através do aplicativo Deep Network Designer. Incorpore modelos de deep learning para a solução de problemas de domínios específicos sem a necessidade de criação de complexas arquiteturas de rede do zero.

Utilize técnicas para encontrar hiperparâmetros ideais de rede e aproveite também a Parallel Computing Toolbox™ e GPUs NVIDIA de alta performance para acelerar estes algoritmos de forma intensiva. Faça ainda uso das ferramentas de visualização do MATLAB e técnicas como Grad-CAM e sensibilidade de oclusão para obter insights para seu modelo.  Finalmente, utilize o Simulink para avaliar o impacto de seu modelo treinado de deep learning na performance do modelo.

Simulação e geração de dados sintéticos

 

Dados são cruciais para o desenvolvimento de modelos precisos e o MATLAB pode gerar dados adicionais quando você não tem o suficiente para criar os cenários corretos. Você pode, por exemplo, utilizar imagens sintéticas a partir de motores de jogos como Unreal Engine®,  para incorporar mais dados. Utilize também generative adversarial networks (GANs) para criar imagens customizadas simuladas.

Teste os algoritmos antes mesmo de ter os dados disponíveis a partir de sensores, gerando dados sintéticos a partir do Simulink e abordando os mais comumente utilizados em sistemas automatizados de direção.

Integração com frameworks baseadas em Python

 

Não é sobre ter que escolher entre MATLAB e frameworks open source. Com o MATLAB, você pode acessar os últimos trabalhos de qualquer lugar utilizando a importação ONNX , além de poder utilizar as bibliotecas de modelos pré-construídos, que incluem NASNet, SqueezeNet, Incption-v3 e ResNet-101, a fim de acelerar suas tarefas. A habilidade de integração entre Python e MATLAB permite a colaboração entre profissionais que utilizam diferentes tipos de software.

Implementação de redes treinadas

 

Implemente modelos treinados em sistemas incorporados, dispositivos FPGA ou na nuvem. O MATLAB suporta a geração automática de código CUDA® para redes treinadas, assim como para o pré-processamento e pós-processamento visando as mais recentes GPUs NVIDIA.

Quando a performance é o mais importante, você pode gerar códigos para alavancar bibliotecas otimizadas da Intel®, NVIDIA, e ARM® para criar modelos implementáveis de alta performance e velocidade de inferência. Você pode ainda desenvolver protótipos de sua rede em FPGA e então gerar HDL prontos para a produção para qualquer dispositivo.

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