機械学習
Microchip Technology機械学習(ML) には、ソフトウェアとハードウェアツールキット、リファレンス設計、シリコンプラットフォームの選択が含まれており、高度性能が備わった簡素化された使い勝手の良い環境が必須です。Microchip Technology MLアルゴリズムは、データの収集と整理、データセンターでのニューラルネットワークのトレーニング、あるいはエッジに最適化された推論の実装が簡単です。シリコンデバイスの豊富なマイクロチップポートフォリオには、マイクロコントローラ(MCU) 、マイクロプロセッサ(MPU) 、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA) があります。ソフトウェア ツールキットを使用すると、TensorFlow、Keras、Caffe、ONNX 傘下の他の多くのフレームワーク、および TinyML と TensorFlow Lite に含まれるフレームワークなど、一般的な ML フレームワークを使用できます。
