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      標(biāo)簽　>　TinyML

      TinyML

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      TinyML 是機(jī)器學(xué)習(xí)和嵌入式 IoT 設(shè)備的交叉領(lǐng)域，是一門新興的工程學(xué)科，具有革新許多行業(yè)的潛力。
      　　TinyML 源自物聯(lián)網(wǎng) IoT 的概念。物聯(lián)網(wǎng)的傳統(tǒng)做法，是將數(shù)據(jù)從本地設(shè)備發(fā)送到云端處理。

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      TinyML簡介

      　　TinyML 是機(jī)器學(xué)習(xí)和嵌入式 IoT 設(shè)備的交叉領(lǐng)域，是一門新興的工程學(xué)科，具有革新許多行業(yè)的潛力。

      　　TinyML 源自物聯(lián)網(wǎng) IoT 的概念。物聯(lián)網(wǎng)的傳統(tǒng)做法，是將數(shù)據(jù)從本地設(shè)備發(fā)送到云端處理。

      　　TinyML 的主要受益者，是邊緣計(jì)算和節(jié)能計(jì)算領(lǐng)域。TinyML 源自物聯(lián)網(wǎng) IoT 的概念。物聯(lián)網(wǎng)的傳統(tǒng)做法，是將數(shù)據(jù)從本地設(shè)備發(fā)送到云端處理。一些人對這一方式在隱私、延遲、存儲和能源效率等方面存在疑慮。

      　　能源效率。無論通過有線還是無線方式，數(shù)據(jù)傳輸都非常耗能，比使用乘積累加運(yùn)算單元（multiply-accumulate units，MAU）的本機(jī)計(jì)算高出約一個(gè)數(shù)量級。最節(jié)能的做法，是研發(fā)具備本地?cái)?shù)據(jù)處理能力的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。相對于“以計(jì)算為中心”的云模型，“以數(shù)據(jù)為中心”的計(jì)算思想已得到了人工智能先驅(qū)者的一些先期探討，并已在當(dāng)前得到了應(yīng)用。

      　　隱私。數(shù)據(jù)傳輸中存在侵犯隱私的隱患。數(shù)據(jù)可能被惡意行為者攔截，并且存儲在云等單個(gè)位置中時(shí)，數(shù)據(jù)固有的安全性也會降低。通過將數(shù)據(jù)大部保留在設(shè)備上，可最大程度地減少通信需求，進(jìn)而提高安全性和隱私性。

      　　存儲。許多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備所獲取的大部分?jǐn)?shù)據(jù)是毫無用處的。想象一下，一臺安防攝像機(jī)每天 24 小時(shí)不間斷地記錄著建筑物的入口情況。在一天的大部分時(shí)間中，該攝像機(jī)并沒有發(fā)揮任何作用，因?yàn)椴]有什么異常情況發(fā)生。采用僅在必要時(shí)激活的更智能的系統(tǒng)，可降低對存儲容量的需求，進(jìn)而降低需傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)量。

      　　延遲。標(biāo)準(zhǔn)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，例如 Amazon Alexa，需將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆苼硖幚?，然后由算法的輸出給出響應(yīng)。從這個(gè)意義上講，設(shè)備只是云模型的一個(gè)便捷網(wǎng)關(guān)，類似于和 Amazon 服務(wù)器之間的信鴿。設(shè)備本身并非智能的，響應(yīng)速度完全取決于互聯(lián)網(wǎng)性能。如果網(wǎng)速很慢，那么 Amazon Alexa 的響應(yīng)也會變慢。自帶自動語音識別功能的智能 IoT 設(shè)備，由于降低甚至是完全消除了對外部通信的依賴，因此降低了延遲。

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