Edge Impulse

Edge Impulse adalah platform komprehensif yang dirancang untuk merampingkan pengembangan, pelatihan, dan penyebaran model pembelajaran mesin pada perangkat tepi, seperti mikrokontroler dan sistem tertanam. Ini menawarkan antarmuka yang ramah pengguna yang menyederhanakan pengumpulan data, pembuatan model, dan penyebaran, membuatnya dapat diakses oleh pengembang dengan berbagai tingkat pengalaman AI.

Fitur -fitur utama platform ini meliputi pengumpulan dan manajemen data ** **, yang memungkinkan pengguna untuk secara efisien mengumpulkan dan memberi label data dari berbagai sumber, termasuk gambar, audio, dan pembacaan sensor. Data ini dapat diatur ke dalam set pelatihan dan pengujian untuk mengevaluasi kinerja model secara efektif. Edge Impulse juga mendukung akuisisi data langsung dari perangkat yang terhubung, memfasilitasi input real-time.

Untuk ** Pelatihan Model **, Impuls Edge memungkinkan pengguna untuk membuat model pembelajaran mesin khusus yang disesuaikan dengan kasus penggunaan tertentu. Platform ini menyediakan alat untuk menghasilkan fitur dari data yang dikumpulkan dan memvisualisasikannya untuk memastikan dataset dipersiapkan dengan baik untuk pelatihan. Pengguna dapat memilih dari berbagai blok pembelajaran dan model, seperti deteksi objek, agar sesuai dengan aplikasi mereka.

Setelah dilatih, model dapat ** digunakan ** langsung ke perangkat tepi dengan kinerja yang dioptimalkan. Edge Impulse menawarkan opsi penyebaran terintegrasi, termasuk paket firmware yang menggabungkan pemrosesan sinyal dan model pembelajaran mesin. Hal ini memungkinkan inferensi on-perangkat yang efisien, sehingga cocok untuk aplikasi yang membutuhkan pemrosesan waktu nyata.

Edge Impulse mendukung berbagai platform perangkat keras, termasuk mikrokontroler seperti ESP32 dan akselerator AI khusus. Hal ini juga memungkinkan pembuatan blok kustom ** ** untuk memperluas kemampuan platform, memungkinkan pengembang untuk mengadaptasi platform dengan kebutuhan spesifik mereka.

Secara keseluruhan, Edge Impulse menyediakan kerangka kerja yang kuat untuk membangun, melatih, dan menggunakan model pembelajaran mesin pada perangkat tepi, menjadikannya alat yang berharga bagi pengembang yang bekerja pada proyek-proyek bertenaga AI.