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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)為物聯(lián)網(wǎng)邊緣節(jié)點(diǎn)開發(fā)人員帶來諸多益處

Silicon Labs ? 來源:SiliconLabs ? 作者:SiliconLabs ? 2021-05-07 16:36 ? 次閱讀
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人工智能AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)集成到邊緣設(shè)備是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域最受期待的發(fā)展之一??捎?xùn)練、可操作、能夠從環(huán)境中提取信息和學(xué)習(xí)的智能設(shè)備正在變得更加具有情境意識(shí),最終變得更加有用。在邊緣位置執(zhí)行人工智能具有顯著的優(yōu)勢,包括低延遲、減少帶寬、更低的功耗和成本,以及隱私和安全。人工智能可以通過小型微控制器來達(dá)成功能,從而在邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)更好的決策。 將嵌入式智能添加到物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將為制造商創(chuàng)造新的機(jī)會(huì)—這是Silicon Labs (亦稱“芯科科技”)與人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)先供應(yīng)商SensiML合作的核心所在。Silicon Labs提供完整的無線和MCU產(chǎn)品系列,并可搭配Thunderboard Sense 2 高級物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)套件快速評估產(chǎn)品項(xiàng)目以建立原型設(shè)計(jì)。 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可為物聯(lián)網(wǎng)邊緣節(jié)點(diǎn)的開發(fā)人員帶來諸多益處:

顯著節(jié)約成本

減少帶寬使用

設(shè)計(jì)時(shí)間更快

設(shè)計(jì)尺寸更小,并能低功耗運(yùn)行

數(shù)據(jù)隱私和安全性更高

加快發(fā)展人工智能物聯(lián)網(wǎng)SensiML提供尖端軟件,實(shí)現(xiàn)超低功耗物聯(lián)網(wǎng)端點(diǎn),實(shí)現(xiàn)人工智能,并將原始傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為對設(shè)備本身有意義的見解。SensiML的Analytics Studio還提供了一個(gè)全面的開發(fā)平臺(tái),使具備最少數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)知識(shí)的開發(fā)人員能夠以比手工編碼解決方案快5倍的速度構(gòu)建智能端點(diǎn)。這意味著客戶可以快速跟蹤他們的開發(fā)項(xiàng)目,并在數(shù)周內(nèi)將AI/ML嵌入到他們的設(shè)計(jì)中,而數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目通常需要數(shù)年時(shí)間。

SensiML Analytics Studio和Silicon Labs的無線SoC和MCU的結(jié)合,將使開發(fā)人員有可能增加功能,降低復(fù)雜性,并利用低功耗、低成本、占地面積小的設(shè)計(jì)。SensiML分析工具包套件自動(dòng)創(chuàng)建優(yōu)化的人工智能物聯(lián)網(wǎng)傳感器識(shí)別代碼的每一步過程。 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)都與同一種計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)。但是,盡管許多人傾向于交替使用它們,它們確實(shí)有不同的含義。

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自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)的好處及其工作原理當(dāng)涉及到需要專門背景的任務(wù)時(shí),自動(dòng)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的過程為開發(fā)人員帶來了許多好處。例如,在沒有自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)或AutoML的情況下,以下任務(wù)留給建模者根據(jù)自己對問題的理解、所需的模型性能以及最關(guān)鍵的是他們在正確應(yīng)用信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)分類器方面的專業(yè)知識(shí)來確定:

輸入數(shù)據(jù)中感興趣區(qū)域的分割

確定需要哪些預(yù)處理和特征變換來將原始輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為分類器的合適輸入向量

選擇使用哪種類型的機(jī)器學(xué)習(xí)分類器來提供最佳結(jié)果

模型參數(shù)優(yōu)化與超參數(shù)整定

評估進(jìn)一步提高模型性能的后處理需求

AutoML通過使用高性能計(jì)算和搜索優(yōu)化算法來增強(qiáng)用戶在執(zhí)行構(gòu)造任務(wù)時(shí)的知識(shí)。AutoML的優(yōu)點(diǎn)包括能夠在相同的時(shí)間內(nèi)評估數(shù)十萬甚至數(shù)百萬個(gè)模型排列,而人類數(shù)據(jù)科學(xué)專家只需評估幾個(gè)。有了定向搜索約束,熟練用戶手中的AutoML組合可以將搜索集中在最有前途的排列上,而不僅僅是執(zhí)行暴力網(wǎng)格搜索。這使得AutoML成為算法開發(fā)的強(qiáng)大工具,無論是人工智能新手還是經(jīng)驗(yàn)豐富的數(shù)據(jù)科學(xué)專家。 有了這一伙伴關(guān)系,我們離生活在一個(gè)更智能、更互聯(lián)的世界越來越近,Silicon Labs為在這一旅程中成為SensiML的合作伙伴而感到自豪。

原文標(biāo)題:人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)助飛IoT創(chuàng)新應(yīng)用

文章出處:【微信公眾號(hào):SiliconLabs】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

責(zé)任編輯:haq

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