Czym jest małe uczenie maszynowe według WhiteBox

Obecnie sztuczna inteligencja dotarła do różnych obszarów społeczeństwa z odpowiednim wkładem, który usprawnia istniejące procesy. W tym kontekście jedną z technik pochodnych jest: Mały ml.

Ma to wiele zalet, ponieważ Jego zastosowanie obejmuje różne dziedziny Takie jak m.in. monitorowanie zdrowia osób zagrożonych, automatyczne wykrywanie gatunków w celu śledzenia strat na planecie, usprawnienie rolnictwa i hodowli zwierząt, predykcyjna konserwacja maszyn lub lepsze wykorzystanie wody lub zmniejszenie śladu węglowego wszystkich operacji.

Co to jest mikrouczenie maszynowe?

Dzisiaj, jak rozwijać i ulepszać procesy, jest tak samo ważne jak zbieranie i zarządzanie danymi dla sukcesu. W tym sensie, wraz z nowymi rozwiązaniami i technologią Tiny Machine Learning, dotyczy to tego samego oprogramowania Ulepszone zbieranie danych w oparciu o progresywne uczenie Dzięki intuicyjnemu ekosystemowi, pozwalającemu na wykonywanie większej liczby czynności przy mniejszych zasobach. Jest to propozycja Tiny Machine Learning (TinyML), technologii uczenia maszynowego, która integruje różne zastosowania uczenia maszynowego, które wcześniej zostały zredukowane i ulepszone.

W odniesieniu do tej technologii WhiteBox stwierdza, że ​​wszystkie komponenty sprzęt komputerowyi systemy i oprogramowanie, który opracowuje procesy zdolne do analizowania i szukania ulepszeń w zautomatyzowanych zadaniach. Jest to szybko rozwijający się obszar technologii uczenia maszynowego i aplikacji zdolnych do przeprowadzania analizy danych z czujników na urządzeniu przy wyjątkowo niskim zużyciu energii, umożliwiając różnorodne trwałe przypadki użycia skierowane do urządzeń zasilanych bateryjnie.

W przypadku technologii TinyML jest to Urządzenia małej mocy, takie jak czujniki lub mikrokontrolery. Nie wymaga połączenia z Internetem do wykonywania operacji. WhiteBox, podobnie jak inni profesjonaliści, argumentuje, że jest to trend, który zdominuje rynek technologii procesowych w nadchodzących latach, ponieważ szybka i automatyczna produkcja modeli, które mogą analizować większe i bardziej złożone dane, może promować szybsze i dokładniejsze wyniki. Ponadto budując dokładne modele, firma może łatwo zidentyfikować zyskowne okazje lub uniknąć nieznanych zagrożeń.

Opracuj projekty sztucznej inteligencji

Spółka białe pudło wyspecjalizowany w Opracuj projekty sztucznej inteligencji. także w Programy nauki o danych ukierunkowane na gromadzenie i zarządzanie danymi w celu stworzenia tzw zbiory danych. one obejmują koniec końcówBig data i modelowanie predykcyjne są dedykowane Twórz niestandardowe formularze, aby rozwiązać konkretne problemy firmy.

Zespół tej firmy technologicznej składa się z 10 specjalistów dedykowanych do Dostarczanie rozwiązań dla firm dowolnej wielkości, od początek Dla dużych firm w Europie i Ameryce. To doświadczenie pozwoliło im dostrzec postęp i kierunek rynku modeli zarządzania.

Podkreślają, że klienci poszukują rozwiązań, które nie tylko rozwiązują problemy, ale chcą intuicyjnych modeli, które przewidują przyszłe wyzwania w oparciu o gromadzenie i analizę danych. Oznacza to, że plik oprogramowanieDzięki technologii TinyML mogą uczyć się na podstawie własnego doświadczenia, aby być bardziej wydajnym w swoich zadaniach.

You May Also Like

About the Author: Randolph Feron

"Amatorski praktykujący muzykę. Wieloletni przedsiębiorca. Odkrywca. Miłośnik podróży. Nieskrępowany badacz telewizji."

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.