Per què hauríeu d’aprendre Matlab per a la ciència de dades

La ciència de dades és un dels camps de més ràpid creixement a l’Índia i Matlab ofereix una gran facilitat d’aprenentatge. En aquest article, parlarem de Matlab, el llenguatge de programació desenvolupat per MathWorks que és una plataforma adequada per a l’anàlisi predictiva i és fàcil d’implementar noves característiques.

Matlab s’adapta molt a la ciència de dades i s’aplica àmpliament en una sèrie d’indústries, des de les finances, l’energia i els dispositius mèdics fins a l’automatització industrial, l’automoció i l’aeroespacial en diverses funcions per a aplicacions crítiques per al negoci. Tanmateix, en ciència de dades, Matlab no és tan popular com Python i R. Això podria ser principalment perquè no és gratuït.

En una entrevista a la revista Analytics India, Prashant Rao, director tècnic de MathWorks India dit, “El nostre objectiu és fer que MATLAB sigui accessible i fàcil d’utilitzar per a enginyers i científics per a l’aprenentatge profund. Amb eines i funcions per gestionar grans conjunts de dades, MATLAB també ofereix caixes d’eines especialitzades per treballar amb aprenentatge automàtic, xarxes neuronals, visió per ordinador i conducció automàtica”.

Aquí teniu per què Matlab funciona per a la ciència de dades

1. Biblioteques ML riques: Matlab té una caixa d’eines: la caixa d’eines d’aprenentatge profund que proporciona ordres senzilles de Matlab per crear i interconnectar les capes d’una xarxa neuronal profunda. Disposa de Parallel Computing Toolbox per distribuir la formació entre CPU multinucli, unitats de processament gràfic (GPU) i grups d’ordinadors amb múltiples CPU i GPU. Deep Learning Toolbox, que substitueix Neural Network Toolbox, proporciona un marc per dissenyar i implementar xarxes neuronals profundes. Es pot utilitzar per dissenyar arquitectures neuronals complexes, més fàcilment. Mostra un conjunt complet de capacitats per a l’aprenentatge profund i proporciona un flux de treball integrat d’extrem a extrem, des de la investigació fins al prototip.

2. Millor per als càlculs de matrius: L’aprenentatge automàtic tracta molt amb les matrius. Les operacions de matriu s’utilitzen en la descripció de molts algorismes de ML i són els fonaments de l’àlgebra lineal. S’utilitzen per entrenar un algorisme i processos. Les operacions de transposició s’utilitzen per invertir les dimensions d’una matriu, les operacions de matriu inversa s’utilitzen per resoldre sistemes d’equacions lineals. Quan es treballa amb PNL, els documents es representen com a grans matrius d’ocurrències de paraules. Per exemple, les columnes de la matriu poden ser les paraules conegudes del vocabulari i les files poden ser frases, paràgrafs, pàgines o documents de text amb cel·les de la matriu marcades com el recompte o la freqüència del nombre de vegades que s’ha produït la paraula. Tractar amb imatges també requereix fonaments de matriu i Matlab inclou un conjunt fàcil d’operacions per a això.

3.Menys línies de codi: Matlab es pot anomenar com un llenguatge ric en ML amb una biblioteca integrada. Per això, l’escriptura és molt petita i igual d’eficaç en comparació amb altres idiomes. El disseny del llenguatge permet escriure un programa potent en poques línies. A més, els codis Matlab sembla exactament a l’equació que esteu intentant resoldre. Així, demostrar i depurar el codi esdevé molt fàcil.

Fonts en línia gratuïtes per aprendre Matlab

1.Introducció a la programació amb MATLAB:

Aquest de Coursera està adreçat a principiants. Tanmateix, aquest no és un curs restringit a la ciència de dades. Aquest curs és més adequat per a principiants que no tenen experiència prèvia en informàtica, ja que inclou diverses funcions i ordres utilitzades a Matlab. És un curs d’introducció a la programació que utilitza MATLAB per il·lustrar conceptes generals en informàtica i programació.

2.Curs d’Andrew Ng sobre ML:

Aquest popular curs d’introducció al ML té sessions pràctiques al llarg del curs. Les pràctiques es fan a Octave o Matlab i oferiran als estudiants una breu visió general de com es poden programar coses relacionades amb l’aprenentatge automàtic a Matlab.

3.Introducció a Matlab:

Aquest és un curs en línia del MIT Opencourseware. El curs està dirigit a estudiants sense experiència prèvia en programació i proporciona les bases de la programació a Matlab. S’expliquen clarament les variables, les matrius, les declaracions condicionals, els bucles, les funcions i els gràfics, que són útils i són fonamentals de ML.

4.Matlab YouTube:

Matlab té el seu propi canal de YouTube que mostra tutorials de vídeo de programació de Matlab. També hi ha diversos vídeos de converses amb experts de Matlab.

En conclusió

Matlab no és molt popular quan es tracta de ciència de dades, però és un dels idiomes que molta gent considera per aprendre ciència de dades. Els investigadors, científics i enginyers que ja utilitzen MATLAB els resulta fàcil passar a l’aprenentatge profund gràcies a la funcionalitat de la caixa d’eines d’aprenentatge profund.

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *