تحصل بيئة تطوير STM32Cube.AI على المزيد من دعم ML

تحديث: 3 أغسطس 2021

قامت شركة STMicroelectronics بتوسيع تقنيات التعلم الآلي في أحدث إصدار من بيئة تطوير STM32Cube.AI لمساعدة المستخدمين على حل تحديات التصنيف والتجميع والكشف عن الجدة بكفاءة أكبر.

بالإضافة إلى تمكين تطوير الشبكات العصبية للاستدلال الحواف على وحدات التحكم الدقيقة STM32 * (MCUs) ، يدعم أحدث إصدار من STM32Cube.AI (الإصدار 7.0) طرقًا جديدة خاضعة للإشراف وشبه خاضعة للإشراف تعمل مع مجموعات بيانات أصغر ودورات أقل لوحدة المعالجة المركزية. يتضمن ذلك غابة العزل (iForest) وآلة متجه دعم فئة واحدة (OC SVM) لاكتشاف الحداثة وخوارزميات K-mean و SVM Classifier للتصنيف ، والتي يمكن للمستخدمين الآن تنفيذها بدون تشفير يدوي.

"تساعد إضافة خوارزميات التعلم الآلي الكلاسيكية هذه فوق الشبكات العصبية المطورين على حل تحدياتهم بسرعة أكبر من خلال تمكين وقت الاستجابة السريع باستخدام تقنيات سهلة الاستخدام لتحويل أنواع مختلفة من النماذج والتحقق من صحتها ونشرها على وحدات التحكم الدقيقة STM32 ،" قالت الشركة.

تتيح STM32Cube.AI للمطورين توجيه أعباء عمل التعلم الآلي من السحابة إلى أجهزة الحافة المستندة إلى STM32 لتقليل زمن الوصول وتوفير الطاقة وزيادة استخدام السحابة وحماية الخصوصية عن طريق تقليل تبادل البيانات عبر الإنترنت ، وفقًا لما قالته STMicroelectronics. مع إضافة تقنيات التعلم الآلي للتحليلات على الجهاز ، أصبحت STM32 MCU الآن مناسبة لحالات الاستخدام الدائمة والتطبيقات الذكية التي تعمل بالبطاريات.

يمكن تنزيل الإصدار 32 من STM7.0Cube.AI الجديد مجانًا على www.st.com.

حول STMicroelectronics