完美突破AI在边缘计算应用中的挑战
课时介绍
Qeexo AutoML平台在非常直观而且易于使用的工具中嵌入所有这些技术,并自动开发出针对目标嵌入式平台的轻量级、高速以及高性能的机器学习模型。只需要输入有标签的原始传感器数据,平台就会将它处理成适合机器学习的数据,并自动进行特征提取,超参数优化,以及执行机器学习模型的构建算法,然后针对目标嵌入式MCU创建机器学习库。这个被创建的模型具有代码精简,处理速度快,功耗低的优点。
课程介绍
使用传感器数据的应用开发需要机器学习,信号处理,数据处理及优化,以及嵌入式工程相关的专业技术。而具备这些技术的人才,不管是对于大公司还是小公司来说,都很难找到而且价格昂贵。Qeexo AutoML平台在非常直观而且易于使用的工具中嵌入所有这些技术,并自动开发出针对目标嵌入式平台的轻量级、高速以及高性能的机器学习模型。只需要输入有标签的原始传感器数据,平台就会将它处理成适合机器学习的数据,并自动进行特征提取,超参数优化,以及执行机器学习模型的构建算法,然后针对目标嵌入式MCU创建机器学习库。这个被创建的模型具有代码精简,处理速度快,功耗低的优点。
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