機械学習コア内蔵MEMSセンサの活用法

 

機械学習をエッジで活用する動きが広がってきました。その応用は、暮らしの中で活動を見守るスマートウォッチや使い勝手のよい家電製品など身近な機器から、産業機器に取り付けて異常を事前に察知するIoT機器まで多岐にわたります。

エッジで機械学習を実行できれば、判断結果に基づく迅速な対処や、データセンターとの通信による消費電力やトラフィックの削減、情報漏えいの防止など、多くのメリットが得られます

様々なメリットを持つエッジでの機械学習ですが、標準的なプログラミングの方法論とはアプローチが大きく異なるため、機械学習の応用に興味があっても、開発が難しいのではと二の足を踏む人も多いのではないでしょうか。

このドキュメントでは、機械学習プロジェクトの開発ステップ、開発の要所、STが提供する機械学習コア内蔵MEMSセンサの活用メリットに加え、デシジョン・ツリー開発のヒントについて解説します。

このドキュメントの主なトピック

  • 機械学習プロジェクトの5つのステップ
  • ディシジョン・ツリーとは
  • ディシジョン・ツリー開発環境
  • 効果的なデータ取得
  • 最適な特徴量の選択
  • 学習結果の評価
 
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