<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://e2e.ti.com/cfs-file/__key/system/syndication/rss.xsl" media="screen"?><rss version="2.0" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/" xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"><channel><title>Sitaraプロセッサによるエッジでのマシン・ラーニングへ</title><link>/blogs_/japan/b/industrial/posts/sitara</link><description>ディープ・ラーニングにそれほど詳しくないとしても、運転体験の自動化に役立ち、製造効率を高め、消費者のショッピング体験を変えることができる、このキーワード自体は耳にしたこがあるでしょう。ディープ・ラーニングは、人工知能（AI）とマシン・ラーニングを経て生み出された技術進歩です。マシン・ラーニングとディープ・ラーニングはともにAIのサブセットであり、従来のマシン・ラーニングのアルゴリズムは、ドメインレベルの専門知識を持つエンジニアにより特定のプログラミングをする必要がありますが、ディープ・ラーニング</description><dc:language>en-US</dc:language><generator>Telligent Community 13</generator></channel></rss>