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DNP/AISS1 Embedded-Machine-Learning-Starterkit: Das Kit besteht aus einem kompakten Evaluierungsboard mit einem 32-Bit-ARMCortex-A5-Rechnermodul, einer 10/100Mbps-LAN-Schnittstelle sowie verschiedenen Sensoren (1x triaxialer Inertialsensor, 1x Umgebungssensor mit Temperatur, Luftdruck und Luftfeuchtigkeit, 1x Kompasssensorelement).  (Bild: SSV Software Systems GmbH)

Embedded Machine Learning: ML-Algorithmus statt klassischer Firmware

Per maschinellem Lernen (ML) lassen sich viele Embedded Systeme auch ohne spezielle Firmware-Entwicklung entwickeln und austesten. Besonders Anwendungen, in denen ein bestimmter Zusammenhang zwischen den Eingangs- und Ausgangsdaten anhand wissensbasierter Regeln in einer Hochsprache codiert wurde, eigenen sich hervorragend für den ML-Einsatz.

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