首个适用于 Arm Cortex-M0/M0+ 的自动化机器学习平台
TDK SensEI 的 AutoML 支持多种机器学习算法，专为轻量级 Cortex-M0 至 M4 级处理器而设计，具有超低功耗和延迟。
TDK SensEI 的 AutoML 如何工作？
TDK SensEI 的 AutoML 如何工作？
针对边缘进行了优化
支持 Arm® Cortex®-M0 至 M4 类 MCU 和其他受限环境
利用传感器数据
从多个数据流（传感器融合）中提取数据，并且与传感器无关
多种机器学习方法
比较多种算法的结果：回归器、决策树和神经网络
自动特征提取
根据数据生成特征并赋予其权重，以获得最佳性能
直观的用户体验
无需编码的点击式用户界面
数据可视化
将收集或上传的数据可视化，用以了解規律和问题
绩效报告
提供模型性能摘要、可视化和建议
易于部署
将模型转换为 C 语言进行编译并部署到目标嵌入式硬件
为您的特定硬件添加 AutoML 支持的选项
为您的特定硬件添加 AutoML 支持的选项
用户对 TDK SensEI 的 AutoML 的评价
结合 Arduino Nano 33 IoT，TDK SensEI 的 AutoML 用户可以快速创建智能物联网传感器，可在边缘执行分析、最大限度地减少通信并最大限度地延长电池寿命。
Dominic Pajak，业务开发副总裁
Arduino
通过自动开发用于状态监测和预测性维护等先进工业物联网应用的 ML 解决方案，TDK SensEI 的 AutoML 提高了我们产品的可用性。
Pierrick Autret，产品营销工程师
意法半导体
Cortex-M0 和 Cortex-M0+ 处理器具有高性能和极低功耗，再加上 TDK SensEI 平台对 AutoML 的额外支持，应用程序开发人员可以轻松地为可穿戴设备等小型设备添加智能，让一万亿智能设备的世界更接近现实。
机器学习集团产品营销副总裁
Steve Roddy ARM
UI 简洁直观，提供端到端的模型部署支持，我们不再需要摸索各种工具来收集数据、构建模型和部署解决方案。
AutoML 用户
