
English: 
deep learning continues to gain
popularity expanding to nearly every
application however it's a challenging
task to go from a deep learning model to
a real AI driven system here are five
reasons to use MATLAB for your next deep
learning application MATLAB has
interactive deep learning apps for
labeling this includes signal data audio
data images and video often people
underestimate the amount of time needed
to label data so apps that help automate
this process can get you to training
models and seen results quicker MATLAB
can help with generating synthetic data
when you don't have enough data of the
right scenarios in the case of automated
driving you can author scenarios and
simulate the output of different sensors
using a 3d simulation environment in
radar and communications this includes
generating data for waveform modulation
identification and target classification
applications MATLAB has a variety of
ways to interact and transfer data
between deep learning frameworks MATLAB

Korean: 
딥러닝은 계속해서 인기를 얻고 있으며 거의 모든 애플리케이션으로 확대되고 있습니다.
하지만 딥러닝 모델에서 실제 AI 중심 시스템으로 전환하는 것은 어려운 일입니다.
그렇기 때문에 딥러닝 애플리케이션에  MATLAB을 사용해야 하는 5가지 이유에 대해 말씀드리려고 합니다.
MATLAB은 레이블링을 위한 대화형 딥러닝 애플리케이션을 제공합니다.
여기에는 신호 데이터, 오디오 데이터,
이미지, 영상이 있습니다.
사람들은 대개 데이터에 레이블을 지정하는 데 필요한 시간을 과소평가합니다.
따라서 이러한 프로세스를 자동화 하는 데 도움이 되는 애플리케이션을 이용하면 모델을 학습시키고 결과를 더 빨리 확인할 수 있습니다.
MATLAB은 적절한 시나리오에 대한 데이터가 충분하지 않을 때 데이터를 합성하여 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
자동 주행의 경우 시나리오를 작성하고 3D 시뮬레이션 환경을 사용하여 여러 가지 센서의 출력을 시뮬레이션 할 수 있습니다.
레이더 및 통신의 경우 파형-변조-식별 및 대상 분류 애플리케이션을 위한 데이터를 생성하는 과정이 포함됩니다.
MATLAB에는 딥러닝 프레임워크 간에 상호 작용하고 데이터를 전송할 수 있는 다양한 방법이 있습니다.

Chinese: 
深度学习继续获得
普及到几乎每个人
应用，但这是一个挑战
从深度学习模型到
一个真正的AI驱动系统有五个
下一次使用MATLAB的原因
MATLAB的学习应用程序
互动式深度学习应用程序
标记其中包括信号数据音频
数据图像和视频经常有人
低估了所需的时间
标记数据，以便有助于自动化的应用
这个过程可以使您接受培训
更快地建立模型和查看结果
可以帮助生成综合数据
当您没有足够的数据时
自动化情况下的正确方案
推动您可以编写方案并
模拟不同传感器的输出
在中使用3D模拟环境
雷达和通讯，包括
生成用于波形调制的数据
识别和目标分类
应用MATLAB具有多种
交互和传输数据的方式
深度学习框架之间的关系MATLAB

English: 
supports onyx to import and export
models between other frameworks a model
designed in pi torch for example can be
brought into MATLAB and models trained
in MATLAB can be exported using the onyx
framework MATLAB also supports Python
interoperability you can call Python for
MATLAB and MATLAB from Python we
continue to expand our support for
pre-trained models which have been
tested and vetted by deep learning
experts next in addition to C C++ and
HDL MATLAB creates optimized deep
learning CUDA code for NVIDIA GPUs
including the pre-processing and
post-processing code required to run the
entire algorithm optimized cuda with
tensor RT makes inference very fast and
the code can be deployed to embedded
NVIDIA GPUs finally malam has
specialized toolboxes and functionality
specifically for reinforcement learning
automated driving natural language
processing medical image processing and
computer vision
not to mention incorporating other

Chinese: 
支持on玛瑙的进出口
其他框架之间的模型
例如在pi火炬中设计
引入MATLAB并训练模型
在MATLAB中可以使用onyx导出
框架MATLAB还支持Python
可以调用Python的互操作性
MATLAB和Python的MATLAB
继续扩大我们对
预训练模型
经过深度学习测试和审查
除了C C ++和
HDL MATLAB创建优化的深度
学习适用于NVIDIA GPU的CUDA代码
包括预处理和
运行程序所需的后处理代码
整个算法优化了cuda与
张量RT使推论非常快并且
可以将代码部署到嵌入式
NVIDIA GPU终于有了成功
专门的工具箱和功能
专门用于强化学习
自动驾驶自然语言
处理医学图像处理和
计算机视觉
更不用说合并其他

Korean: 
MATLAB은 ONNX를 통하여 다른 프레임워크 간에 모델을 가져오고 내보낼 수 있도록 지원합니다.
예를 들어 PyTorch로 설계된 모델을 MATLAB으로 가져올 수 있고
MATLAB에서 학습된 모델을 ONNX 프레임워크를 사용하여 내보낼 수 있습니다.
또한 MATLAB은 Python 상호 운용성을 지원합니다.
MATLAB에서 Python을 호출하고 Python에서 MATLAB을 호출할 수 있습니다.
MathWorks는 딥러닝 전문가가 테스트하고 검증한 사전 학습된 모델에 대한 지원을 계속 확대해 나가고 있습니다.
다음으로 MATLAB은 C, C++, HDL 외에도
전체 알고리즘을 실행하는 데 필요한 사전 처리 코드 및 사후 처리 코드를 포함하여
NVIDIA GPU에 최적화된 딥러닝 CUDA 코드를 생성합니다.
TensorRT로 최적화된 CUDA는 추론이(Inference) 매우 빠릅니다.
그리고 코드를 임베디드 NVIDIA GPU에 배포할 수 있습니다.
끝으로, MATLAB은 특히 다음에 특화된 툴박스 및 기능을 제공합니다.
강화 학습
자율 주행
자연어 처리
의료 이미지 프로세싱
컴퓨터 비전

Chinese: 
传统机器等技术
学习和数据科学，您可以获得
免费试用我们的深度学习软件
在我们的网站上（如果您才刚刚开始）
外出或已经在另一个深处工作
学习框架，我们有很多
例子和视频，以帮助您
在MATLAB中快速入门

Korean: 
그리고 기존의 머신러닝 및 데이터 과학과 같은 다른 기술을 통합하는 것은 물론이고
GAN, 자동 미분, 레이어 분석 및 디버깅 기능 등 고급 기능도 제공합니다.
MathWorks 웹사이트에서 딥러닝 소프트웨어의 무료 평가판을 받아 보시기 바랍니다.
MathWorks는 다른 딥러닝 프레임워크를 시작하려고 하거나 작업해 오고 있는 사용자들이
MATLAB에서 빠르게 시작할 수 있도록 돕기 위한 다양한 예제 및 동영상을 제공하고 있습니다.

English: 
techniques like traditional machine
learning and data science you can get a
free trial of our deep learning software
on our website if you're just starting
out or have been working in another deep
learning framework we have lots of
examples and videos to help get you
started quickly in MATLAB
