机器学习##
188体育app下载Silicon实验室原创支持GSDK微控制器TensorFlowliteTensorFlow是最常用神经网络开发平台188体育app下载硅实验室通过第三方软件工具和解决方案支持其他机器学习方法
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siliconlabs.github.io/mltk188体育app下载Silicon实验室机器学习工具箱,下文提到数种工具选项之一,开源自用社区支持python参考包Tensorflow开发者
UG103.19-Machine学习基础深入解释机器学习 包括讨论模型 部署模型 和关键挑战
机器学习开发工作流程##
开发程序整合机学习特征需要两种不同的工作流程:
嵌入式开发工作流用于创建无线应用
机器学习工作流创建机器学习特征
假设熟悉标准嵌入式开发工作流页面上展示工具覆盖开发机器学习特征的各种选项
了解机器学习开发者技巧##
定义开发者使用ML工具链时三大技能
ML专家开发者体验TensorFlow和Python专家工具要求开发者非常精通这些技能或愿意学习
ML探索器开发者知道机器基本学习概念和工作流(数据采集、培训、测试转换),但希望开发者能从中分步执行机器学习并将其作为产品特征所需要所有步骤
ML解决方案开发者想使用机器学习技术,但没有机器学习知识或愿意学习反之,他们想要黑盒解决方案,并增加产品加值特征
TFLM原生专家支持##
面向ML专家188体育app下载silcon实验室为微控制器提供本地TensorFlowlite支持使用这些工具时需要考虑两个执行方面:
培训TensorFlow模型##
GSDK支持微控制器TensorFlowlite原创性.开发者可创建量化.tflite模型文件直接使用TensorFlow环境并融入GDSK
注解:
使用MLTK剖面程序实用性判定内存闪存需求
.tflite模型文件确认嵌入式应用中的适配性
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开发使用TensorFlow和Keras模型(docs.silabs.com)
188体育app下载硅实验室MLTK培训模型##
机器学习工具箱MLTK)为这些创建理由解析帮助Tensorfll开发者188体育app下载一套ython脚本 设计跟踪Silicon实验室嵌入设备典型机器学习工作流
注解:
188宝金博betapp下载软件包提供开源自用社区支持参考包并配有全套联机文档188体育app下载Silicon实验室目前没有支持服务此软件
脚本是文档覆盖使用案例的参考实现教程.支持其他使用案例由专家开发者负责
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创建关键字点播模型GSDK示例GitHub.io-MLTK教程
集成模型##
训练模型,无论是直接使用TensorFlow或MLTK,均以a表示.tflite文件.添加.tflite文件嵌入程序见开发推理应用.
有几个GSDK例子包括机器学习并显示使用预培训模型计算推理方法预培训模型可用上文方法之一培训模型取而代之
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以其中任何一个开始188金宝搏官网下载样本应用提供GSDK
第三方伙伴探索者工具链##
面向ML探索器工具逐端编程创建机器学习应用专用模型和随带嵌入软件提供:
机器学习工作流端对端覆盖
易懂开发者经验
外加值特征如AutomL或对象检测
需求 :
理解机器学习概念(日期收集、培训、验证、推理、混淆矩阵等)。
能力收集数据 表示实战假想
188体育app下载下工具与开发ML完全匹配,作为硅实验室嵌入应用特征
边缘脉冲##
边缘脉冲未来嵌入式机学习 通过授权开发者创建并优化解决方案188金宝搏官网下载令嵌入式ML应用过程比任何时候都容易快捷, 释放跨行业大规模值, 数以百万计开发商提高数十亿设备智能
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森西马尔##
森西马尔端端AutomL嵌入代码生成软件开发者使用Senism解析工具箱使用AI开发工具支持快速数据收集、标签制作、特征提取、ML分类和优化固件代码生成工具自动化大大减少开发时间和成本,允许从单用户到大队项目生成精度AI传感器算法
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第三方伙伴解决方案##
工具不要求机器学习知识充分利用特征专为特定使用案例设计
异常检测##
微信AtomL系统是一个边缘自校半监督学习引擎,从内部设备传感器汇总数据,自调以创建资产行为剖面图,然后检测异常行为并采取行动AtomML把大型基础情报带入单片设备或装置不同于依赖云的传统AI驱动资产管理解决方案,AtomL直接部署到智能装置和传感器AtomL操作设备本身小环境内,为资产分析提供更有效的方法并生成实时报警AtomML带来近距离局部资产管理方法,产生多种操作效率
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使用MicroAIAOMML和 ThunderboardSense2
Wake字/Voice命令##
感知论创建安全高超UX 通过视觉语音技术188金宝搏官网下载智能技术广泛应用到消费者电子应用中,包括手机、汽车、可穿戴器、玩具、IoT、PCs、医疗产品和各种家用电子感官产品行包括无声控制、真正安全生物识别认证和Trul-Yatual大字词自然语音识别感知技术载运三桶以上主要消费品
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选择机器学习工具##
本节提供起始链接可用工具或推荐工具,基于用例提供链路或示例或教程
传感器信号处理##
传感器信号处理使用低数据速率传感器,如加速计、陀螺仪、空气质量传感器、温度传感器、压力传感器等可在多类市场发现这些使用案例,如预防性维护、医疗设备或烟雾检测器等
TensorFlow魔术网示例GSDK平台示例
预测维护演示SSIML Demo(视频5分钟)
空气质量异常检测微信化影音1.5分钟
音频模式匹配##
音频模式匹配使用麦克风检测不同声音所检测到的声音类型可以是多种非语音相关声音,例如scrapsybace、Jinging键、破玻璃、自来水、动物声音等
创建声学智能家锁点Sensimal教程5部分博客
建音频分类器Demo导论边缘脉冲教程简介
建音分解器边缘脉冲教程(视频70分)工作前指令,从第12页开始
音频分类实例MLTK实例
语音命令##
语音命令是一个子集音频模式识别小数组语音也称关键字识别它可以用于各种使用案例,例如唤醒语音服务(即Alexa)或使用语音激活智能家用设备或器件
奇格比声音控制光开关实例GSDKZigbee实例
语音控制LED实例GSDK平台示例
创建语音命令模型GSDK实例MLTK教程
上举两个例子都可用此教程创建模型
.tflite文件)
建音识别平台边缘脉冲教程
语音命令/Wake词示例感知无手实例
低分辨率视觉##
低分辨率视觉使用摄像头分辨率约100x100检测对象以检测存在性、人数计数、视频觉醒或更多
人流计数实例GSDK平台示例
人民计数De边缘脉冲实例
建石纸剪刀检测器DemoMLTK教程
构建指纹验证器 DemoMLTK教程
机器学习工具汇总##
下表汇总由开发者技巧和目标使用案例组织的不同工具选项
