Produkt zum Begriff Maschinelles Lernen:
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GOOGLE CORAL USB Accelerator: USB Koprozessor für maschinelles Lernen
Der Google Coral USB Accelerator bringt Real-Time Inferenz für Ihren Pi 4 und viele andere Computer! Künstliche Intelligenz / Machine Learning für alle: Google hat mit dem Coral USB Accelerator einen leistungsfähigen Spezialchip (TPU, Tensor Processing Unit) an ein USB 3 Interface angebunden - damit können Tensor Flow Lite Modelle schnell und energiesparend für Inferenz genutzt werden. Ein besonderer Vorteil dieser Lösung: Ihre Daten bleiben lokal. Das hilft bei der Latenz, und natürlich beim Datenschutz! Google nutzt zunehmend künstliche Intelligenz (AI) und maschinelles Lernen (ML) um seine Dienstleistungen zu realisieren. Dazu entwickelte es für seine Rechenzentren spezialisierte Prozessoren namens TPU ("tensor processing unit"); die die Algorithmen mit dem TensorFlow Framework schneller und energiesparender ausführen können. Beispielsweise wird Google Maps durch von Street View aufgenommene Straßenschilder verbessert, die mit Hilfe eines auf TensorFlow basierenden neuronalen Netzes analysiert werden. Der Clou: TensorFlow kann einfach in Python programmiert werden. Google bringt mit der Edge TPU, die das TensorFlow Lite Framework unterstützt, einen USB 3 Stick auf den Markt. Die Edge TPU kann bis zu 4 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde mit nur 2 W Verbrauch durchführen. Perfekt in Kombination mit dem Pi 4! Mit Hilfe der Google Coral Edge TPU kann Inferenz beispielsweise mit dem MobileNet v2 Model bis zu 20 x schneller als auf "dem nackten" Pi 4 ausgeführt werden. Es können so real-time Erkennungen in Videostreams mit über 50 fps durchgeführt werden, die mit dem Pi 4 ohne Beschleuniger nicht möglich wären. Dank Python und vielen Beispielen online rund um TensorFlow kann man in das Thema künstliche Intelligenz und Machine Learning mit dem Google Coral USB Accelerator einfach und mit Stil einsteigen. Hier finden Sie die offizielle "Get started" Anleitung für den USB Accelerator! https://coral.ai/docs/accelerator/get-started Technische Daten Coral USB Accelerator • Google Edge TPU ML accelerator coprocessor • USB 3.0 (USB 3.1 Gen 1) Type C socket • Unterstützt Linux, Mac und Windows auf dem Hostsystem • Leistungsaufnahme bis zu 900 mA Peak @ 5 V • Abmessungen Coral USB Stick: 65 mm x 30 mm x 8 mm Diese Benchmarks sind interessant, um ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit des Coral USB Accelerators zu bekommen. https://coral.ai/docs/edgetpu/benchmarks/ Anforderungen an das Hostsystem • Linux Debian 6.0 oder höher, oder ein Derivat davon (bspw. Ubuntu 10.0+, Raspbian) • Systemarchitektur: x86-64, ARMv7 (32-bit) oder ARMv8 (64-bit) • macOS 10.15 mit entweder MacPorts oder Homebrew installiert • Windows 10 • Ein freier USB Port (sollte für beste Performance USB 3 sein) • Python 3.5, 3.6 oder 3.7 Umgebungstemperatur Empfohlene Umgebungstemperatur: • 35°C - reduzierte Taktfrequenz • 25°C - maximale Taktfrequenz (für optimale Leistung) Lieferumfang Google Coral USB Accelerator • USB Accelerator • USB 3 Kabel Google stellt im Coral.ai Projekt mehrere interessante Beispiele und Tutorials ( https://coral.ai/examples/ ) bereit, beispielsweise eine "Variante" von AlphaGo Zero die Minigo ( https://coral.ai/projects/minigo/ ) genannt wird. Potential für industrielle Anwendungen Der Google Coral USB Accelerator ist ein revolutionäres Produkt, ähnlich wie der Raspberry Pi, für machine learning Anwendungen! Damit werden embedded Lösungen möglich, die beispielsweise Probleme mit Werkstücken erkennen können, Verkehrssituation erkennen können, und vieles mehr. Downloads & Dokumentation • USB Accelerator Datenblatt (Datenblatt als PDF) https://coral.ai/docs/accelerator/datasheet/ • 3D CAD Datei im STEP Format https://storage.googleapis.com/site_and_emails_static_assets/Files/Coral-USB-Accelerator.STEP • Edge TPU inferencing overview (Tensor Flow Lite Modelle) https://coral.ai/docs/edgetpu/inference/ • TensorFlow models on the Edge TPU https://coral.ai/docs/edgetpu/models-intro/ • Pipeline C++ API Referenz https://coral.ai/docs/reference/cpp/pipeline/ • Edge TPU Python API https://coral.ai/docs/edgetpu/api-intro/ Hinweise & Sonstiges Wichtiger Hinweis: Der USB Stick kann beim Betrieb sehr heiß werden, was Verbrennungen verursachen kann - bitte warten Sie bis er abgekühlt ist bevor Sie ihn anfassen! Google und wir übernehmen keine Verantwortung für Schäden falls das Gerät außerhalb der empfohlenen Umgebungstemperatur betrieben wird. Google Teilenummer: G950-01456-01
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Wie funktioniert die Optische Zeichenerkennung (OCR) und welche Anwendungen gibt es dafür?
OCR funktioniert, indem gedruckte oder handgeschriebene Texte gescannt und in maschinenlesbaren Text umgewandelt werden. Anwendungen dafür sind unter anderem die automatische Texterkennung in Dokumenten, die Digitalisierung von Büchern und Archiven sowie die Erkennung von Nummernschildern in der Verkehrssicherheit.
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Wie funktioniert die optische Zeichenerkennung (OCR) und welche Anwendungen gibt es dafür?
OCR funktioniert durch das Scannen eines gedruckten oder handgeschriebenen Dokuments und die Umwandlung der Buchstaben und Zahlen in maschinenlesbaren Text. Anwendungen dafür sind das Digitalisieren von Papierdokumenten, das Extrahieren von Informationen aus Bildern für Suchmaschinen und die automatische Texterkennung in der Bildverarbeitung.
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Wie funktioniert die optische Zeichenerkennung (OCR) und welche Anwendungen gibt es dafür?
Die optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt gedruckte oder handgeschriebene Texte in maschinenlesbaren Text um, indem sie die Buchstaben und Zahlen auf einem Bild scannt und erkennt. Anwendungen für OCR sind unter anderem das Scannen von Dokumenten zur digitalen Archivierung, das Extrahieren von Text aus Bildern für Übersetzungen oder das Erkennen von Nummernschildern für die automatische Fahrzeugerkennung.
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Wie funktioniert die optische Zeichenerkennung (OCR) und welche Anwendungen gibt es dafür?
Die optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt gedruckte oder handgeschriebene Texte in maschinenlesbaren Text um, indem sie die Buchstaben und Zahlen auf einem Bild scannt und erkennt. Diese Technologie wird häufig für die Digitalisierung von Dokumenten, das Extrahieren von Informationen aus Bildern und das automatische Ausfüllen von Formularen verwendet. OCR wird auch in der automatischen Nummernschilderkennung, der Gesichtserkennung und der Handschrifterkennung eingesetzt.
Ähnliche Suchbegriffe für Maschinelles Lernen:
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Was sind die Vorteile von OCR (optische Zeichenerkennung) und wie kann sie im Bereich der digitalen Dokumentenverarbeitung eingesetzt werden?
Die Vorteile von OCR sind die automatische Umwandlung von gedrucktem Text in digitalen Text, die Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz bei der Dateneingabe sowie die Möglichkeit, durchsuchbare Dokumente zu erstellen. Im Bereich der digitalen Dokumentenverarbeitung kann OCR eingesetzt werden, um Papierdokumente in durchsuchbare elektronische Dateien umzuwandeln, Text aus Bildern oder eingescannten Dokumenten zu extrahieren und die Effizienz bei der Verarbeitung von Informationen zu steigern.
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Wie kann Optische Zeichenerkennung (OCR) dazu beitragen, die Effizienz von Dokumentenmanagement-Systemen zu verbessern?
OCR kann gedruckte oder handschriftliche Texte in digitale Daten umwandeln, was die manuelle Eingabe von Informationen überflüssig macht. Dadurch können Dokumente schneller und genauer durchsucht, klassifiziert und archiviert werden. Dies führt zu einer effizienteren Verwaltung von Dokumenten und einer verbesserten Produktivität im Unternehmen.
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Was sind die Vorteile von OCR (Optische Zeichenerkennung) und wie wird diese Technologie in verschiedenen Branchen eingesetzt?
Die Vorteile von OCR sind die automatische Erfassung und Verarbeitung von gedruckten oder handgeschriebenen Texten, die Zeit- und Kostenersparnis sowie die Reduzierung menschlicher Fehler. Diese Technologie wird in Branchen wie Bankwesen, Gesundheitswesen und Einzelhandel eingesetzt, um Dokumente zu scannen, Daten zu extrahieren und Prozesse zu automatisieren. OCR ermöglicht eine effiziente und präzise Verarbeitung großer Mengen von Informationen in kurzer Zeit.
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Wie funktioniert die Optische Zeichenerkennung (OCR) und welche Anwendungen hat diese Technologie in der heutigen digitalen Welt?
OCR funktioniert durch das Scannen von gedruckten oder handgeschriebenen Texten und wandelt sie in maschinenlesbaren Text um. Diese Technologie wird in der heutigen digitalen Welt für die automatische Texterkennung in Dokumenten, Rechnungen, Ausweisen, Büchern und anderen gedruckten Materialien verwendet. Dadurch können Informationen schnell und effizient extrahiert, durchsucht und bearbeitet werden.
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