从数据到可转化为行动的见解
数以亿计的传感器正在所有你能想象到的设备上采集数据。然而，高达95.5%的数据采集后却未被使用。很多企业由于缺乏足够的机器学习专业知识和资源，不知道如何利用这些数据。Qeexo通过AutoML平台解决了这些挑战，让更多的公司能够获得高性能、轻量级的机器学习模型。
Qeexo AutoML应对边缘环境中的关键挑战
问题：机器学习很难，需要“火箭科学家”来帮忙
现有的机器学习工具和平台需要深厚的技术知识才能实现商业化的性能。我们非常缺乏能够有效地跨越实验室与现实世界之间鸿沟的机器学习专家。
解决方案：Qeexo AutoML
Qeexo AutoML通过一键式全自动化工作流程，极大地简化了机器学习模型的构建过程。许多复杂的任务，包括数据预处理、特征提取和选择、模型构建和测试、超参数优化和目标部署，都由Qeexo AutoML自动完成。通过降低构建机器学习模型的复杂度，Qeexo AutoML能够帮助企业了解它们的数据，而无需花费大量的时间和昂贵的成本去建立自己的机器学习团队。
问题：机器学习是劳动密集型和耗时的工作
由于工具效率低下和边缘设备上机器学习的特性，即使是专家也要花很长时间来优化这一特定领域适用的机器学习模型。
解决方案：Qeexo AutoML
AutoML旨在将ML建模过程中大量最乏味和最耗时的任务自动化，从而消除出错的空间。使用AutoML的全自动工作流程，数据科学家们可以极大地减少建模带来的痛苦和压力。AutoML让企业能够最大限度地提高现有数据科学团队的效率，将他们从繁琐的工作中解放出来，并将自己的能力应用到更需要的地方。
问题：高度受限的环境带来了额外的挑战
边缘机器学习受制于高度受限的环境(处理能力、内存大小和电池寿命)，优化出在这种条件下可运行的模型是非常具有挑战性的。此外，边缘常见的传感器数据通常是不直观的，需要信号处理专业知识才能理解(不像图像数据)。综上所述，这些问题导致传感器数据目前还没有得到充分利用。
解决方案：Qeexo AutoML
Qeexo多年来一直致力于利用传感器数据开发适用于受限环境的机器学习解决方案。任何人都能够通过使用Qeexo AutoML来利用我们已有的经验和专业知识以构建超低延迟、内存和功耗需求的高性能边缘机器学习模型。
产品特点
专为边缘环境优化
支持Arm® Cortex™-M0到M4级MCU和其他受限环境。
直观的用户体验
一键式UI，简单易用，无需编程。
利用传感器数据
可使用任何传感器执行“传感器融合”。
自动特征选择和提取
自动生成和加权特征以实现数据能达到的最佳性能。
对比多个机器学习模型
查看一系列机器学习模型的详细指标，以选择最适合用例的模型。
“开箱即用”的数据可视化
可视化收集或上传的数据，以便了解数据模式和潜在的问题。
随需应变的性能评估
提供模型性能总结、可视化功能和改进建议。
配置简便
自动将模型转换为C代码配置到目标硬件中。
如何让Qeexo AutoML帮助你的企业？
