Software di analisi AISDetector

di interfacciadi qualitàdi sviluppo

ASUS IoT AISDetector è uno strumento di analisi dei segnali e di rilevamento delle anomalie basato sulla tecnologia AI sviluppata da ASUS IoT. AISDetector facilita il processo fornendo modelli di lavoro sia per l'addestramento che per l'inferenza, semplificando così lo sviluppo e la gestione dei modelli AI. Gli sviluppatori possono utilizzare AISDetector per costruire modelli di intelligenza artificiale specializzati, tenere traccia delle informazioni sull'avanzamento dell'addestramento, eseguire l'addestramento del modello, la convalida del modello e condurre test di rilevamento delle anomalie AISDetector fornisce un'interfaccia facile da usare per l'addestramento e la convalida dei modelli, e poi sfrutta i modelli risultanti per testare i prodotti difettosi. Il sistema include una versatile API web per consentire agli sviluppatori di trarre inferenze dai dati dei segnali derivati da una varietà di sensori, tra cui vibrazioni, suoni e corrente, il tutto alimentato da un algoritmo ASUS IoT AI unico e in continua evoluzione Gestione del progetto software AI Gestione di più modelli di IA e casi d'uso Utilizzate gli strumenti di progetto AI per gestire le informazioni essenziali per vari scenari di segnale. Sviluppare modelli di rilevamento di anomalie e segnali senza sforzo utilizzando il toolkit AI zero-code di AISDetector Integrazione dei dati multisensore Supporto di formati di dati comuni per l'acquisizione o l'importazione dei segnali Il nostro sistema si integra perfettamente con tre formati comuni di importazione dei dati del segnale: CSV, JSON e WAV. Supporta fonti di dati provenienti da sensori quali vibrazioni, suono, tensione o corrente. I dati del segnale di qualità consentono un addestramento efficiente del modello attraverso AISDetector Formazione del modello in un minuto Sviluppo rapido del modello Addestramento di un modello AI efficace in un solo minuto e con soli quattro semplici passaggi. Questo rapido processo di addestramento consente di creare rapidamente modelli per rilevare i segnali di anomalia