機械学習 (ML) の威力は、データ入力とデータトレーニング計画によって決まります。また、MLトレーニング モデルをゼロから構築するのは非常に困難です。この記事では、Microchipが提供する幅広いプレミアム機械学習モデル、製品、システム、ソリューションについて説明します。
高度なモデルを簡単に作成および実装できる、Microchip Technologyの機械学習の最先端の世界を探索してください。マイクロコントローラ ユニット (MCU) やマイクロプロセッサ ユニット (MPU) の領域に進出する場合でも、画像分類やビデオ アプリケーション用の専用ツールを探している場合でも、この包括的なソリューション スイートが役立ちます。
独自のモデルを構築する
MPLAB® 機械学習開発スイートを使用したMCU/MPU開発
MicrochipのMPLAB® 機械学習開発スイートを使用して機械学習の旅に乗り出しましょう。このスイートはMPLAB プラグイン としてMPLAB® X IDEにシームレスに統合されています。この包括的なソリューションは、データ収集からモデルテストまでのプロセス全体を合理化し、Microchip MCU/MPU向けにカスタマイズされたナレッジ パックを実現します。
これらの細心の注意を払って設計された機械学習評価ツールキットは、振動とセンサー データ分析に重点を置いた慣性測定ユニット (IMU) アプリケーションに特化しています。次の優れたプラットフォームをご覧ください。
- SAMD21G18 Arm® Cortex®-M0+ ベースの32ビットMCUを搭載しています。
- オンボードデバッガー（nEDBG）、ATECC608A CryptoAuthentication™ セキュアエレメントIC、ATWINC1510 Wi-Fi® ネットワークコントローラーを搭載しています。
EV45Y33A SAMD21機械学習評価キット（BOSCH IMU搭載）
- SAMD21G18 Arm Cortex-M0+ ベースの32ビットMCUを搭載しています。
- オンボード デバッガー (nEDBG)、ATECC608A CryptoAuthenticationセキュア エレメントIC、ATWINC1510 Wi-Fiネットワーク コントローラーが含まれています。
キュリオシティナノ評価キット
自分のモデルを持ち込む
事前にトレーニングされたDNNモデルがある場合は、ユースケースに応じてMicrochip MPUまたはFPGAのいずれかを使用できます。
オーディオ/画像/低フレームレートビデオMLアプリケーション (MPU) の場合:
- 標準APIを使用してTensorFlowモデルをTensorFlow Liteモデルに変換する
- MPLAB Harmony V3 を利用して、MLランタイム エンジン (TensorFlow Liteモデル) と周辺機器をシームレスに統合します。
評価ツールキット
低消費電力、高フレームレートのビデオ アプリケーション (FPGA) の場合:
- Microchip FPGAは、要求の厳しいアプリケーション向けのニッチなソリューションを提供します。
- VectorBlox™ Accelerator SDKを活用すると、FPGA設計の経験がなくても、高レベルのディープ ニューラル ネットワークをTensorFlow Liteに簡単に変換できます。
評価ツールキット
Microchipテクノロジーで機械学習の取り組みを加速します。評価キットのパワーと使いやすさを体験し、インテリジェント コンピューティングの可能性を解き放ちましょう。
MCU/MPUのリファレンス デザイン:
FPGAのリファレンス デザイン:
追加リソース: