Hilfreiche Toolsets

Bei der Entwicklung von ML-Modellen gibt es eine Reihe von Hilfsmitteln und Tools, die den Prozess erleichtern und beschleunigen können. Hier ist eine Zusammenfassung der Toolsetsammlung:

• TensorFlow Lite Model Maker: Optimiert TensorFlow-Modelle für mobile und eingebettete Geräte, oft in IoT und Apps.

• Autoflow: Automatisiert die ML-Entwicklung für eingebettete Geräte, speziell IoT und Edge Computing.

• emlearn: Ermöglicht ML in C-Code auf Mikrocontrollern, unterstützt Klassifikations- und Regressionsmodelle.

• AIfES: C-basierte ML-Bibliothek für Training und Ausführung von Modellen auf Mikrocontrollern.

• Edge Impulse: End-to-End-Plattform zur ML-Entwicklung für Edge-Geräte, besonders IoT.

• Automatic Structured Pruning: Optimiert neuronale Netze für eingebettete Systeme.

• Larq: Entwickelt binäre neuronale Netze für ressourcenbeschränkte Geräte.