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面向嵌入式設(shè)備的開源AutoML正式發(fā)布——加速邊緣AI創(chuàng)新
- 隨著AI迅速向邊緣領(lǐng)域挺進，對智能邊緣器件的需求隨之激增。然而，要在小尺寸的微控制器上部署強大的模型，仍是困擾眾多開發(fā)者的難題。開發(fā)者需要兼顧數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、超參數(shù)調(diào)整并針對特定硬件進行優(yōu)化，學(xué)習(xí)曲線極為陡峭。因而，開發(fā)者肯定希望能夠在微控制器等邊緣器件和其他受限平臺上，輕松地構(gòu)建和部署性能穩(wěn)健、資源密集型的機器學(xué)習(xí)模型，而無需在復(fù)雜的代碼或硬件限制上耗費精力。近日我們滿懷欣喜地宣布，由Analog Devices, Inc. (ADI)和Antmicro共同開發(fā)的AutoML for Embedd
- 關(guān)鍵字： 嵌入式設(shè)備 開源 AutoML ADI
新光金采用DataRobot機器學(xué)習(xí)平臺 加速驅(qū)動數(shù)字轉(zhuǎn)型
- 現(xiàn)今人工智能（AI）與機器學(xué)習(xí)（ML）已成為企業(yè)在數(shù)字轉(zhuǎn)型之路上維持高度競爭力的重要關(guān)鍵，臺灣的金融業(yè)者也紛紛展開數(shù)字轉(zhuǎn)型。DataRobot今（12）日宣布攜手新光金控，透過運用DataRobot的AutoML平臺與自動化機器學(xué)習(xí)（AutoML）技術(shù)，強化新光金融集團AI建模能力，落實數(shù)據(jù)公民化與AI模型公民化，以數(shù)據(jù)科學(xué)加速達成數(shù)字轉(zhuǎn)型目標。 DataRobot為全球部署人工智能最廣泛的平臺之一，已替各大企業(yè)提供累積超過1.4兆次的預(yù)測結(jié)果。DataRobot的自動化模型風(fēng)險管理與模型驗證，將幫助新光
- 關(guān)鍵字： 新光金 DataRobot 機器學(xué)習(xí)平臺 數(shù)字轉(zhuǎn)型 AutoML
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