Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (ML) de Microchip Technology implique la sélection de kits d’outils logiciels et matériels, de conceptions de référence et de plates-formes en silicium où un environnement simplifié et facile à utiliser avec des performances avancées est nécessaire. Les algorithmes d'apprentissage automatique de Microchip Technology sont faciles à utiliser pour collecter et organiser des données, former des réseaux de neurones dans des centres de données ou mettre en œuvre une inférence optimisée à la périphérie. Le vaste portefeuille Microchip de dispositifs au silicium comprend des microcontrôleurs (MCU), des microprocesseurs (MPU) et des matrices de portes programmables sur site (FPGA). Les kits d'outils logiciels permettent l'utilisation de structures d'apprentissage automatique populaires, notamment TensorFlow, Keras, Caffe et bien d'autres couverts par le parapluie ONNX et ceux trouvés dans TinyML et TensorFlow Lite.