在网络边缘快速高效地实施机器学习

2074373 2022-11-25 | pdf | 256.98KB | 次下载 | 免费

资料介绍

机器学习正在从云端迁移到网络边缘以进行实时处理、降低延迟、提高安全性、更有效地利用可用带宽并降低整体功耗。因此，这些边缘节点上资源有限的物联网 (IoT) 设备的开发人员需要弄清楚如何有效地添加这种新级别的智能。机器学习正在从云端迁移到网络边缘以进行实时处理、降低延迟、提高安全性、更有效地利用可用带宽并降低整体功耗。因此，这些边缘节点上资源有限的物联网 (IoT) 设备的开发人员需要弄清楚如何有效地添加这种新级别的智能。在边缘和基于微控制器的系统上使用机器学习为开发人员提供了几个新的机会来彻底改变他们设计系统的方式。开发人员可以使用多种不同的体系结构和技术来向其边缘节点添加智能。在本文中，我们将更加熟悉这些架构，以及一些可用于加速该过程的技术。在边缘和基于微控制器的系统上使用机器学习为开发人员提供了几个新的机会来彻底改变他们设计系统的方式。开发人员可以使用多种不同的体系结构和技术来向其边缘节点添加智能。在本文中，我们将更加熟悉这些架构，以及一些可用于加速该过程的技术。机器学习在边缘的作用机器学习在边缘的作用出于多种原因，边缘机器学习对嵌入式系统工程师很有用。首先，智能系统可以解决开发人员通常难以编码的问题。以简单的文字识别为例。识别文本是编程的噩梦，但如果使用机器学习，那么，它几乎就像编写“Hello World!”一样简单。C中的应用出于多种原因，边缘机器学习对嵌入式系统工程师很有用。首先，智能系统可以解决开发人员通常难以编码的问题。以简单的文字识别为例。识别文本是编程的噩梦，但如果使用机器学习，那么，它几乎就像编写“Hello World!”一样简单。C中的应用其次，智能系统可以轻松扩展以适应新的数据和情况。例如，如果一个系统接受过识别基本文本的训练，但突然被提供了一种新字体的文本，那么它就不会回到编码算法的绘图板上。相反，只需提供额外的训练图像，以便网络也可以学习识别新字体。其次，智能系统可以轻松扩展以适应新的数据和情况。例如，如果一个系统接受过识别基本文本的训练，但突然被提供了一种新字体的文本，那么它就不会回到编码算法的绘图板上。相反，只需提供额外的训练图像，以便网络也可以学习识别新字体。最后，我们还可以了解到，边缘机器学习为开发人员提供了降低某些类型应用程序成本的能力，例如：最后，我们还可以了解到，边缘机器学习为开发人员提供了降低某些类型应用程序成本的能力，例如：图像识别图像识别语音和音频处理语音和音频处理语言处理语言处理机器人技术机器人技术首次检查边缘机器学习时，使用应用处理器似乎是一个不错的选择。有几种专为计算机视觉设计的开源工具，包括 OpenCV，可以用来入门。然而，在许多应用程序中使用应用程序处理器可能还不够，因为这些处理器不具有确定性的实时行为。