Decision Tree, Random Forest ve XGBoost Sınıflarını Arduino ile Kullanmak

Decision Tree, Random Forest ve XGBoost Sınıflarını Arduino ile Kullanmak

Yalnızca birkaç kilobaytlık kaynakla ne kadar doğruluk elde edebileceğinize şaşıracaksınız: Karar Ağacı(Decision Tree), Random Forest ve XGBoost (Aşırı Gradyan Artırma) mikrodenetleyicilerinizde artık kullanılabilir: gömülü cihazlarda süper hızlı sınıflandırma için son derece RAM optimize edilmiş uygulamalar geliştirebilirsiniz. Karar Ağacı Karar

Okumaya devam et
Gauss NB Sınıflandırıcısını Arduino ile Kullanmak

Gauss NB Arduino ile Kullanmak

Ayarlamak için minimum miktarda parametreye sahip en iyi performans gösteren sınıflandırıcılar mı arıyorsunuz? Başka yere bakmayın: Aradığınız şey Gauss Naive Bayes, ayrıca microML sayesinde artık onu mikrodenetleyicinize kolaylıkla taşıyabilirsiniz. Gaussian Naive Bayes Naive Bayes sınıflandırıcıları, sınıflandırma için

Okumaya devam et
SEFR: Ultra Düşük Güçlü Cihazlar için Hızlı Doğrusal Zamanlı Sınıflandırıcı

SEFR: Ultra Düşük Güçlü Cihazlar için Hızlı Doğrusal Zamanlı Sınıflandırıcı

Gömülü senaryolar için mükemmel, küçük ve doğru yepyeni bir ikili sınıflandırıcı: minimum bellek ayak izi ile kolayca 90%+ doğruluk elde edin! SEFR: Ultra Düşük Güçlü Cihazlar için Hızlı Doğrusal Zamanlı Sınıflandırıcı, yazarların ikili bir sınıflandırıcı

Okumaya devam et
TinyML Benchmark: Tamamen Bağlantılı Sinir Ağları

TinyML Benchmark: Tamamen Bağlantılı Sinir Ağları

Tensorflow Lite sinir ağlarını çalıştırmak için popüler mikrodenetleyici kartlarının ne kadar hızlı olduğunu hiç düşündünüz mü? Bu yazıda, Tamamen bağlantılı sinir ağlar için bu bilgilere bakacağız. Bu yazıda Tensorflow Lite Sinir Ağlarını çalıştırma göreviyle ilgili farklı

Okumaya devam et