In dieser Kategorie finden Sie Module, mit denen Sie Ihre eigenen selbstlernenden Systeme und Geräte bauen können, indem Sie sich bestimmte Muster merken, Daten und durchgeführte Aufgaben und deren Ergebnisse analysieren. Durch maschinelles Lernen können Sie die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers bei der Arbeit mit unserem Gerät reduzieren.
Module, Treiber für maschinelles Lernen
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Module für maschinelles Lernen – wozu dienen sie?
Um die Erklärung dessen zu vereinfachen, was das Konzept des maschinellen Lernens ist, kann es einfach als die Auswahl von Parametern oder die Erstellung eines geeigneten Algorithmus basierend auf der Analyse der erhaltenen Daten definiert werden. Ein Beispiel ist ein Programm, das das Aussehen eines menschlichen Gesichts in vielen Fotos analysiert, die im Laufe vieler Jahre aufgenommen wurden. Die Einführung vieler solcher Daten über verschiedene Personen, kombiniert mit einem richtig geschriebenen Programm, kann helfen, den Alterungsalgorithmus des menschlichen Gesichts zu erhalten. Je mehr Daten die Maschine erhält, desto besser wird das Ergebnis. Der Zweck des Einsatzes von Geräten für maschinelles Lernen besteht darin, die Effizienz zu steigern, einen störungsfreien Betrieb und die höchste Leistung eines bestimmten Systems sicherzustellen. Die in dieser Kategorie angebotenen Module erleichtern dem Nutzer die Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens und ermöglichen dann, dass die intelligenten Geräte so effizient wie möglich arbeiten. Maschinen, die maschinelle Lerntechniken verwenden, können für die Spracherkennung, das Fahren autonomer Fahrzeuge und die Handschrifterkennung verwendet werden, aber sie können auch für viel komplexere Aufgaben verwendet werden, die sich auf die aktuelle Technologie auswirken werden. Beispielsweise kann es sehr nützlich sein, Regelmäßigkeiten in den empfangenen Daten zu erkennen – diese Fähigkeit kann uns dabei helfen, Prinzipien und Konzepte kennenzulernen, die uns Menschen zuvor völlig unbekannt waren. Dies kann sowohl physikalische und mathematische Fragestellungen betreffen, als auch beispielsweise Daten zu Krankheiten – dank der erkannten, bisher unbekannten Gesetzmäßigkeiten kann das Wissen darüber praktisch genutzt werden (Schaffung einer neuen Erfindung oder Medizin) . Machine-Learning-Module – Unterschiede zu anderen Logikschaltungen Machine-Learning-Module eignen sich in erster Linie besser zur Datenanalyse als Standard-Prozessorchips. Die angebotenen Module zur Implantation künstlicher Intelligenz haben eine deutlich höhere Rechenleistung (höhere Rechengeschwindigkeit) und zeichnen sich durch einen geringeren Stromverbrauch im Betrieb aus. Energieeinsparung ist besonders wichtig, wenn das Modul in einem nicht stationären Gerät betrieben werden soll, das nicht an eine permanente Stromquelle angeschlossen werden kann (z. B. in einem mobilen Roboter).
Was wir in dieser Kategorie anbieten
In dieser Kategorie finden Sie hauptsächlich Geräte der weltbekannten Marke DFRobot - ein Hersteller, der seinen Kunden Lösungen im Bereich der Robotik nach der Open-Source-Formel anbietet. Unser Sortiment umfasst drei Modelle, die sich hauptsächlich durch das eingebaute WLAN-Modul unterscheiden. Wir bieten Geräte ohne WLAN-Modul, mit WLAN-Modul sowie WLAN-Modul und Antenne an. Die Elemente sind mit dem K210-Chip ausgestattet - einem Dual-Core-Prozessor (64 Bit) mit einer Taktfrequenz von 400 MHz und 8 MB SRAM-Speicher. Das unabhängige FPU-System unterstützt Berechnungen mit Ganzzahlen und Gleitkommazahlen. Das Gerät verfügt außerdem über ein integriertes Sprachverarbeitungsmodul, einen Beschleuniger für neuronale Netzwerke und einen Fast-Fourier-Transformationsbeschleuniger. Wir laden Sie ein, sich mit unserem Angebot an Modulen für maschinelles Lernen sowie mit anderen Vorschlägen für Logikschaltungen, die in unserem Geschäft und dem Rest des Botland-Sortiments erhältlich sind, vertraut zu machen.