Edge Impulse

Edge Impulse to kompleksowa platforma zaprojektowana w celu usprawnienia rozwoju, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego na urządzeniach Edge, takich jak mikrokontrolery i systemy osadzone. Oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs, który upraszcza gromadzenie danych, tworzenie modelu i wdrażanie, dzięki czemu jest dostępny dla programistów o różnym poziomie doświadczenia AI.

Kluczowe funkcje platformy obejmują ** gromadzenie i zarządzanie danymi **, umożliwiając użytkownikom wydajne gromadzenie i etykietę danych z różnych źródeł, w tym obrazów, dźwięku i odczytów czujników. Dane te mogą być zorganizowane w zestawy szkoleniowe i testowe w celu skutecznej oceny wydajności modelu. Edge Impulse obsługuje również pozyskiwanie danych na żywo z podłączonych urządzeń, ułatwiając dane wejściowe w czasie rzeczywistym.

Dla ** Model Training ** Edge Impulse umożliwia użytkownikom tworzenie niestandardowych modeli uczenia maszynowego dostosowane do określonych przypadków użycia. Platforma zapewnia narzędzia do generowania funkcji ze zebranych danych i wizualizacji ich, aby zapewnić, że zestaw danych jest dobrze przygotowany do szkolenia. Użytkownicy mogą wybierać z różnych bloków uczenia się i modeli, takich jak wykrywanie obiektów, aby odpowiadały ich aplikacjom.

Po przeszkoleniu modele mogą być ** wdrażane ** bezpośrednio na urządzenia krawędzi o zoptymalizowanej wydajności. Edge Impulse oferuje zintegrowane opcje wdrażania, w tym pakiety oprogramowania układowego, które łączą modele przetwarzania sygnałów i uczenia maszynowego. Umożliwia to wydajne wnioskowanie na urządzeniu, co czyni go odpowiednim dla aplikacji wymagających przetwarzania w czasie rzeczywistym.

Edge Impulse obsługuje szereg platform sprzętowych, w tym mikrokontrolery, takie jak ESP32 i specjalistyczne akceleratory AI. Pozwala także na tworzenie ** niestandardowych bloków ** rozszerzenie możliwości platformy, umożliwiając programistom dostosowanie platformy do ich konkretnych potrzeb.

Ogólnie rzecz biorąc, Edge Impulse zapewnia solidne ramy budowania, szkolenia i wdrażania modeli uczenia maszynowego na urządzeniach Edge, co czyni go cennym narzędziem dla programistów pracujących nad projektami napędzanymi AI.