" > متلب برای علم داده (Data Science)
با ما تماس بگیرید
ساعت : 8 الی 23
09117983709 - 09330859275
(مشاوره و سفارش پروژه)
totop

متلب برای علم داده (Data Science)چهارشنبه 29, جولای 2020

انجام پروژه متلب

متلب برای علم داده (Data Science)

با رشد علم داده(Data Science)  در سالهای اخیر ، شاهد رشد در توسعه ابزارهای لازم برای آن بودیم. R و Python زبانهای ثابت و مورد استفاده مردم دنیا بوده اند. اما قبل از R و Python ، فقط  متلب به عنوان یک بازیکن کلیدی وجود داشت. متلب در بیشتر مناطق دانشگاهی هنوز در حال استفاده است و بیشتر محققان در سراسر جهان از متلب استفاده می کنند. در این مقاله ، دلایلی خواهیم دید که چرا متلب حامی خوبی برای R و Python برای علم داده است.

 

متلب چیست؟

MATLAB یک زبان با کارایی بالا برای محاسبات فنی است. متلب محاسبات ، تجسم و برنامه نویسی را در یک محیط با کاربرد آسان ادغام می کند. که در آن مسائل و راه حل ها به صورت  نمادهای ریاضی آشنا بیان شده است. متلب یک بستر برنامه نویسی ، مخصوصاً برای مهندسین و دانشمندان است. قلب متلب زبان متلب است ، زبانی مبتنی بر ماتریس که طبیعی ترین بیان ریاضیات محاسباتی را فراهم می کند.

به طور معمول موارد استفاده متلب عبارتند از:

  • ریاضی و محاسبات
  • توسعه الگوریتم
  • مدل سازی ، شبیه سازی و نمونه سازی اولیه
  • تجزیه وتحلیل داده ها ، اکتشاف و تجسم
  • گرافیک علمی و مهندسی
  • توسعه برنامه کاربردی ، ایجاد رابط کاربری گرافیکی

زبان ، برنامه ها و توابع ریاضی داخلی ، شما را قادر می سازد تا به سرعت چندین روش مختلف را برای رسیدن به یک راه حل کشف کنید.

 

ویژگی های MATLAB

ویژگی های اصلی متلب به صورت زیر بیان می شود:

  • یک زبان سطح بالا برای محاسبات عددی ، تجسم و توسعه برنامه است.
  • یک محیط تعاملی برای اکتشاف های تکراری ، طراحی و حل مسئله فراهم می کند.
  • دارای یک کتابخانه گسترده از توابع ریاضی برای جبر خطی ، آمار ، آنالیز فوریه ، فیلتر ، بهینه سازی ، ادغام عددی و حل معادلات دیفرانسیل معمولی است.
  • گرافیک داخلی برای تجسم داده ها و ابزارهایی برای ایجاد طرح های سفارشی فراهم می کند.
  • رابط برنامه نویسی متلب ابزارها را برای بهبود قابلیت حفظ کیفیت کد و به حداکثر رساندن عملکرد توسعه می دهد.
  • ابزارها را برای ساخت برنامه های کاربردی با رابط های گرافیکی سفارشی آماده می کند.
  • توابع را برای ادغام الگوریتم های مبتنی بر متلب با برنامه های خارجی و زبانهایی مانند C ، Java ، .NET و Microsoft Excel فراهم می کند.

چرا از MATLAB در علم داده (Data Science )استفاده می شود؟

  • داده های دنیای فیزیکی: متلب از سنسور ، تصویر ، ویدئو ، باینری و سایر قالب های زمان واقعی پشتیبانی می کند.
  • یادگیری ماشین ، شبکه های عصبی ، آمار و موارد دیگر: متلب مجموعه کاملی از آمار و توابع یادگیری ماشین ، به علاوه روشهای پیشرفته ای مانند بهینه سازی غیرخطی ، شناسایی سیستم و هزاران الگوریتم از پیش ساخته برای پردازش تصویر و فیلم ، مدل سازی مالی ، طراحی سیستم کنترل را ارائه می دهد.
  • سرعت بالا پردازش مجموعه داده های بزرگ.
  • استقرار آنلاین و در زمان واقعی: متلب در سیستم های سازمانی ، خوشه ها و ابرها ادغام می شود ، و می توان آن را برای سخت افزار تعبیه شده در زمان واقعی مورد هدف قرار داد.

چگونه متلب در هر مرحله از مسیر علم داده قرار می گیرد:

  1. دسترسی و کاوش در داده ها

اولین گام در انجام تجزیه و تحلیل داده ها دسترسی به کل داده های موجود برای کشف الگوها است. متلب به شما کمک می کند تا به داده ها و منابع متنوعی دسترسی پیدا کنید، این منابع داده شامل پایگاه داده های مختلف ، داده های CSV ، صوتی ، تصویری و غیره می باشد.

  1. پیش پردازش داده

مهندسان و دانشمندان باید قبل از تهیه مدل های پیش بینی ، پردازش و تهیه داده ها را انجام دهند. به عنوان مثال ، داده ها ممکن است مقادیر گمشده یا مقادیر نادرست داشته باشند .همچنین ممکن است از قالب های مختلف استفاده کنند.

MATLAB به شما کمک می کند تا کارهای زمانبر مانند تمیز کردن داده ها ، رسیدگی به داده های از دست رفته ، حذف نویز داده ها ، کاهش ابعاد ، استخراج ویژگی ها و تجزیه و تحلیل دامنه مانند فیلم ها و صوت ها، را ساده کنید.

  1. توسعه مدل های پیش بینی

نمونه هاو مدل های پیش بینی به طور مستقیم از داده ها برای پیش بینی و پیش گویی احتمال نتایج آینده ایجاد می شود. شما می توانید رویکردهای یادگیری ماشین مانند رگرسیون لجستیک ، درختان طبقه بندی ، ماشینهای بردار پشتیبان و روشهای گروه بندی را با یکدیگر مقایسه کرده و از ابزارهای اصلاح و کاهش مدل برای ایجاد یک مدل دقیق استفاده کنید  که قدرت پیش بینی اطلاعات شما را به بهترین وجه ثبت کند.از ابزارهای منعطف برای پردازش داده های مالی ، سیگنال ، تصویر ، ویدئو و نقشه برداری استفاده می کند تا تحلیلی برای انواع مختلف در همان محیط توسعه ایجاد کند.

  1. ادغام تجزیه و تحلیل با سیستم

ادغام تجزیه و تحلیل های توسعه یافته در متلب در محیط های تولید IT بدون نیاز به بازیابی مجدد یا ایجاد زیرساخت های سفارشی. تجزیه و تحلیل متلب می تواند به عنوان اجزای قابل استفاده سازگار با طیف گسترده ای از محیط های توسعه مانند جاوا ، مایکروسافت دات نت ، اکسل ، پایتون و C / C ++ بسته بندی شود. می توانید برنامه های مستقل متلب را به اشتراک بگذارید یا تجزیه و تحلیل متلب را به عنوان بخشی از وب ، بانک اطلاعاتی ، دسک تاپ و برنامه های سازمانی اجرا کنید.

آینده متلب در علم

این روزها افراد فقط از متلب استفاده می كنند كه نیاز به ایجاد نمونه اولیه سریع و سپس انجام آزمایش و خطا برای اعتبارسنجی مفهوم  تازه دارند. اجرای واقعی هرگز با متلب انجام نمی شود اما با پایتون ، سی ++ یا یک زبان مشابه انجام می شود. متلب و پایتون برای اهداف مختلف خدمت می کنند. برنامه نویسی فقط یکی از  هزاران ویژگی موجود در متلب است اما این تنها ویژگی در پایتون می باشد. افراد از اسکریپت های Python و متلب استفاده می کنند که در بعضی از دانشکده های دیگر ، مردم فقط به جعبه ابزار متلب با اسکریپت گذاری صفر اعتماد می کنند.

از این رو هم پایتون و هم متلب در آینده وجود خواهند داشت. متلب تا زمانی که جایگزین بهتری برای آن نداشته باشیم وجود خواهد داشت.


دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

حق نشر برای همیارپروژه – مرجع اصلی پروژه های متلب و پایتون محفوظ است.