MATLAB/Simulinkが深層学習機能を強化、画像認識速度はTensorFlowの最大7倍にMathWorks Japanは2017年10月31日、東京内で会見を開き、モデルベース開発環境「MATLAB/Simulink」の最新バージョン「R2017b」で強化したディープラーニング（深層学習）関連の機能について説明した。 来日した米国本社MathWorks フェローのジム・タン（Jim Tung）氏は「ディープラーニングという技術は大変興味深いが、MATLAB/Simulinkのユーザーである制御や信号処理を扱うエンジニアにとって扱うのは難しい。そこでR2017bでは、ディープラーニングに関する深い造詣が無くても利用できるようにする機能強化を図った。ぜひ、アイデア探索のツールとして活用してほしい」と語る。 一般的に、ディープラーニングのプロセスは「データ」「モデル」「学習／実行」「実装／運用」の4つに分けられる。R2017bは、これら4つのプロセスそれぞれで機能強化を果たした。
