エッジでの AI/ML – Works With 2023

このセッションの間に、ML センサー推論モデリングにアプローチするためのフレームワークが提示され、実稼働レベルのモデルから単なるデモを分離するいくつかの方法に関する貴重なポイントを提供します。

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このセッションでは、Silicon Labs xG24 に焦点を当てながら、Edge Impulseプラットフォームを使用した音声イベント検出モデルのトレーニングと微調整について説明します。また、エッジ・デバイスにトレーニング済みモデルを導入する方法についても学び、音声イベントのリアルタイム監視と分析を可能にします。

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IoT は、機械状態監視の分野で革命的なものとしてすでに証明されており、このセッションでは、Silicon Labs のハードウェアを使用して、エッジで時系列機械データを外挿し、機械の残りの耐用年数を決定する方法について説明します。

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機械学習 (ML) は、急速に進化し、絶えず進化するテクノロジーです。このセッションでは、Silicon Labs が ML 開発ワークフローにどのようにアプローチするか、お客様やお客様のアプリケーションに最適な ML ツールをどのように選択するか、そして ML エキスパートが EFR32xG24 プラットフォーム上でディープラーニング・アプリケーションを迅速に構築できるかについて説明します。

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