- Künstliche Intelligenz, Machine & Deep Learning

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Künstliche Intelligenz (AI) wird zunehmend genutzt, um große und wachsende Datenmengen zu verarbeiten, mit genaueren und schnelleren Ergebnissen als bei der traditionellen Computerprogrammierung.

Inspiriert von menschlichen Verhaltensweisen und kognitiven Prozessen, sollte KI nicht mit Machine oder Deep Learning verwechselt werden. Machine Learning ist ein Zweig der KI, der sich mit Entwicklung von Computeralgorithmen und Anwendungen, die aus Daten lernen und ihre Genauigkeit mit der Zeit durch Erfahrung automatisch verbessern. Deep Learning bezieht sich auf eine Teilmenge von Machine-Learning-Methoden, die auf künstliche neuronale Netze mit Repräsentationslernen.

Maschinelles Lernen ist besonders nützlich und interessant in der IoT (IoT) Welt aufgrund der großen Anzahl von Geräten, die inhomogene Daten sammeln und teilen. Nachdem sie einen statistischen Analyseprozess durchlaufen haben, sind diese Daten eine Fundgrube für die Entwicklung neuer intelligenter Anwendungen. In einem IoT-Netzwerk können wir anerkennen drei verschiedene Schichten, jeweils gekennzeichnet durch die Verfügbarkeit unterschiedlicher Ressourcen und Daten wo Machine Learning anwendbar ist: IoT-Geräte, Edge-Geräte und die Wolke.

Bei Paradox Engineering, haben wir die neuesten Techniken des maschinellen Lernens in unsere IoT-Plattformkomponenten integriert, die einen wertvollen Einsatz auf verschiedenen Ebenen ermöglichen, von der Cloud bis hin zu Edge- und IoT-Geräten, um deren Eigenheiten und Funktionalität optimal zu nutzen.

Wir beherrschen konsolidierte Technologien wie TensorFlow, Doors und Google Colab. Unsere IoT-Lösungen bieten ein Machine Learning Entwicklungsframework , um ermöglichen den Einsatz dieser Technologien in verschiedenen Anwendungsfällen auf einfache und transparente Weise. Entwickler können Machine Learning als Enabler für neue informationsgesteuerte Funktionalitäten oder zur Erweiterung bestehender Funktionalitäten einfach integrieren.