Машинное обучение и встраиваемые системы. Демонстрация возможностей

Одним из преимуществ технологий машинного обучения является их способность к обучению и адаптации на основе новых данных, что позволяет решать задачи распознавания образов, обработки естественного языка и поиска закономерностей и аномалий. Традиционно, собранные данные обрабатываются на серверах, однако для ряда задач целесообразнее (а иногда необходимо) использовать другой подход, называемый граничным машинным обучением (edge machine learning) . В этой статье мы расскажем о практическом применении нашего фреймворка машинного обучения для встраиваемых систем на примере демонстрационного стенда, который мы показывали на форуме “Армия-2023”.

https://habr.com/ru/companies/swd_es/articles/781366/

#встраиваемые_системы #зосрв #зосрв_«нейтрино» #edge_computing #edge_machine_learning #interference #нейронные_сети #распознавание_лиц #анализ_и_проектирование_систем