STMicroelectronicsは、STM32Cube.AI開発環境の最新リリースで機械学習技術を拡張し、ユーザーが分類、クラスタリング、および新規性検出の課題をより効率的に解決できるようにしました。
STM32 *マイクロコントローラー（MCU）でエッジ推論用のニューラルネットワークの開発を可能にすることに加えて、最新のSTM32Cube.AIリリース（バージョン7.0）は、より小さなデータセットとより少ないCPUサイクルで動作する新しい教師ありおよび半教師ありメソッドをサポートします。 これらには、新規性検出のための分離フォレスト（iForest）とOne Class Support Vector Machine（OC SVM）、分類のためのK-meansおよびSVM Classifierアルゴリズムが含まれ、ユーザーは手動コーディングなしで実装できるようになりました。
STMicroelectronicsによると、STM32Cube.AIを使用すると、開発者はクラウドからSTM32ベースのエッジデバイスに機械学習ワークロードを駆動して、待ち時間を短縮し、エネルギーを節約し、クラウドの使用率を高め、インターネットを介したデータ交換を最小限に抑えることでプライバシーを保護できます。 オンデバイス分析のための機械学習技術の追加により、STM32 MCUは、常時稼働のユースケースやスマートなバッテリー駆動アプリケーションに適しています。
新しいSTM32Cube.AIバージョン7.0は、www.st.comから無料でダウンロードできます。
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