Qeexo发布基于边缘传感器数据的全自动机器学习平台AutoML

12月3日，Qeexo奇手公司今日发布了全新的AutoML产品，这是一款一键式全自动化平台，让用户能够快速在边缘设备上使用传感器数据构建机器学习解决方案。

据介绍，AutoML将填补针对嵌入式边缘设备的全自动化机器学习平台的市场空缺。

目前绝大多数机器学习厂商专注于为Raspberry Pi以上级别的设备提供服务，Qeexo AutoML则将目光投向了Arm Cortex™-M0到M4级别的MCU，据了解，这款产品目前已经支持ST意法半导体的SensorTile.box，一款包含了Cortex-M4型MCU的紧凑型多传感器模块，未来还会拓展到更多的硬件平台上。

Qeexo的CEO Sang Won Lee表示，“无数的公司都在不断地从边缘收集大量的数据，他们希望能够利用机器学习但找不到合适的工具或者技术团队，有了Qeexo AutoML，他们只需要花费与正常情况相比的一小部分时间和资源，就能通过原型和项目的不断迭代来生成可用于生产的模型。Qeexo优先选择支持基于Arm架构的MCU产品，是因为Arm致力于建立世界级的生态系统，以及它在边缘市场中的领导者地位。”

Qeexo AutoML将数据预处理，提取特征，选择模型，优化超参数，验证结果，以及部署模型等传统机器学习流程中需要大量重复工作的过程实现了自动化，对于解决目前机器学习工程师稀缺的问题，无疑会产生积极的影响。不仅如此，对于机器学习专家来说，将重复乏味，而且容易出错的过程交给平台来完成，也可以节约大量的时间，提升核心开发工作的效率。

甚至，对于并不熟悉机器学习但又拥有海量传感器数据的企业来说，Qeexo AutoML在一些特定任务中，完全可以取代机器学习工程师的角色，从而为企业节省组建机器学习团队的时间和成本，降低企业试错的风险。

资料显示，Qeexo奇手公司诞生于卡内基梅隆大学，也是目前第一个为嵌入式边缘设备（Cortex M0-M4级别）提供自动化端到端机器学习服务的公司。该公司目前已经获得风险投资，并在山景城，匹茨堡，上海和北京设立了办公室。