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verfügbaren Daten steigt Richtige Entscheidungen können nur in Bereichen getroffen werden in denen Trainingsdaten vorhanden sind [4] »Lernen« bedeutet also dass ML-Algorithmen auf der Grundlage neuer Daten die neue »Erfahrungen« liefern neu trainiert werden In Bereichen in denen nicht genügend Trainingsdaten vorhanden sind können keine korrekten Entscheidungen getroffen werden Wenn zum Beispiel eine Bilderkennungsanwendung das Bild einer Katze nie »gesehen« hat kann sie nicht korrekt erkannt werden Es ist also zu erwarten Bild 2 Schlüsselphasen eines MLOps-Entwicklungsprozesses * kennzeichnet die Phasen die die endgültige Hardware oder ein Hardwaremodell betreffen Bild Arm Bild 3 Die SDS-Recorder-Schnittstelle wird verwendet um Daten aus der realen Welt mit den Sensoren des endgültigen Hardware-Ziels zu erfassen Sie wird über verschiedene Kanäle angeschlossen und kann auch in eingesetzte IoT-Endgeräte eingebettet werden Bild Arm LEISTUNGSSTARKE EMBEDDED-COMPUTING-LÖSUNGEN Avnet Embedded verfügt über hochmoderne Produktionsstätten in Deutschland und ist führend in der Entwicklung und Herstellung einer umfangreichen Auswahl an COM Express ® Standardmodulen Erfahren Sie mehr über unsere COM Express ® Module wie zum Beispiel das neueste Familienmitglied MSC C6B-RLP mit Intel ® Core™ Prozessor der 13 Generation und stöbern Sie durch unser umfangreiches Produktangebot avnet com embedded AvnetEmbedded@avnet com dass Systeme mit KIund ML-Technologie regelmäßig aktualisiert werden müssen ML-Softwarekomponenten nutzen Zusammen mit seinen Partnern aus dem Ökosystem bietet Arm einen umfangreichen