eNeural科技的自我學習設計方法:用非標籤數據加速AI模型開發

eNeural科技引進其自我學習設計方法,這是一種突破性的AI模型開發方法。作為一家AI軟硬件設計服務提供商,eNeural科技專注於提供最高質量的嵌入式AI模型。他們的內部工具鏈自動化整個AI流程,從標籤和建模到訓練,增強,修剪和量化。通過加入自我學習設計方法,該工具鏈利用少量的標籤數據訓練基線推斷模型。然後,工具鏈利用非標籤數據快速收斂為一個高度準確的模型。這種方法已經在更快的上市時間內產生了更準確的模型,對各種用戶應用產生了影響。

Machine Learning
Software
特點
  • 自動化 AI 流程 - 通過自動化標籤,建模,訓練,增強,修剪,和量化,使 AI 模型開發流程更流暢。
  • 自我學習設計方法 - 用少量的標簽數據訓練出一個基準推論模型。然後利用未標籤數據快速收斂為一個高度準確的模型。
  • 改進上市時間 - 自我學習設計方法讓開發時間更為縮短,並能在六倍更快的上市時間內產出更準確的模型。
  • 高品質和輕便的推論模型 - 能夠製造出高品質和輕便的推論模型,適用於 8 位數或更小整數神經處理單元 (NPU) 的 AI 系統單晶片 (SoCs)。
  • 多功能應用 - 自我學習設計方法適用於各種用戶應用,提升了 AI 模型開發的準確性和效率。
應用場景
垂直應用
其他應用標籤
平台
應用案例
方案資訊連結
賣家資訊
賣家名稱
eNeural Technologies, Inc.
Past project(s)
Client(s)
國家/地區
Taiwan
Specializes in
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eNeural科技的自我學習設計方法:用非標籤數據加速AI模型開發
方案描述

eNeural科技引進其自我學習設計方法,這是一種突破性的AI模型開發方法。作為一家AI軟硬件設計服務提供商,eNeural科技專注於提供最高質量的嵌入式AI模型。他們的內部工具鏈自動化整個AI流程,從標籤和建模到訓練,增強,修剪和量化。通過加入自我學習設計方法,該工具鏈利用少量的標籤數據訓練基線推斷模型。然後,工具鏈利用非標籤數據快速收斂為一個高度準確的模型。這種方法已經在更快的上市時間內產生了更準確的模型,對各種用戶應用產生了影響。

垂直應用
其他應用標籤
平台
應用案例
AI 類型
Machine Learning
資料來源
No items found.
硬體/軟體
Software
方案資訊連結
特點
  • 自動化 AI 流程 - 通過自動化標籤,建模,訓練,增強,修剪,和量化,使 AI 模型開發流程更流暢。
  • 自我學習設計方法 - 用少量的標簽數據訓練出一個基準推論模型。然後利用未標籤數據快速收斂為一個高度準確的模型。
  • 改進上市時間 - 自我學習設計方法讓開發時間更為縮短,並能在六倍更快的上市時間內產出更準確的模型。
  • 高品質和輕便的推論模型 - 能夠製造出高品質和輕便的推論模型,適用於 8 位數或更小整數神經處理單元 (NPU) 的 AI 系統單晶片 (SoCs)。
  • 多功能應用 - 自我學習設計方法適用於各種用戶應用,提升了 AI 模型開發的準確性和效率。
應用場景
賣家資訊
賣家名稱
eNeural Technologies, Inc.
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國家/地區
Taiwan
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