Môi trường phát triển STM32Cube.AI nhận được nhiều hỗ trợ ML hơn

STMicroelectronics đã mở rộng các kỹ thuật học máy trong bản phát hành mới nhất của môi trường phát triển STM32Cube.AI để giúp người dùng giải quyết các thách thức phân loại, phân cụm và phát hiện tính mới hiệu quả hơn.

Ngoài việc cho phép phát triển mạng nơ-ron để suy luận biên trên vi điều khiển STM32 * (MCU), bản phát hành STM32Cube.AI mới nhất (phiên bản 7.0) hỗ trợ các phương pháp được giám sát và bán giám sát mới hoạt động với các tập dữ liệu nhỏ hơn và ít chu kỳ CPU hơn. Chúng bao gồm rừng cách ly (iForest) và Máy vectơ hỗ trợ một lớp (OC SVM) để phát hiện tính mới và các thuật toán K-means và SVM Classifier để phân loại, mà người dùng hiện có thể thực hiện mà không cần mã hóa thủ công.

“Việc bổ sung các thuật toán học máy cổ điển này trên đầu mạng nơ-ron giúp các nhà phát triển giải quyết các thách thức của họ nhanh hơn bằng cách cho phép thời gian quay vòng nhanh với các kỹ thuật dễ sử dụng để chuyển đổi, xác thực và triển khai nhiều loại mô hình khác nhau trên vi điều khiển STM32,” cho biết công ty.

STM32Cube.AI cho phép các nhà phát triển điều khiển khối lượng công việc học máy từ đám mây vào các thiết bị cạnh dựa trên STM32 để giảm độ trễ, tiết kiệm năng lượng, tăng cường sử dụng đám mây và bảo vệ quyền riêng tư bằng cách giảm thiểu trao đổi dữ liệu qua Internet, STMicroelectronics cho biết. Với việc bổ sung các kỹ thuật máy học để phân tích trên thiết bị, MCU STM32 giờ đây phù hợp với các trường hợp sử dụng luôn bật và các ứng dụng chạy bằng pin thông minh.

STM32Cube.AI phiên bản 7.0 mới có thể được tải xuống miễn phí tại www.st.com.

về STMicroelectronics