機器學習在現(xiàn)實領域中的應用

在這篇文章中，小編將對機器學習的相關內容和情況加以介紹以幫助大家增進對它的了解程度，和小編一起來閱讀以下內容吧。

一、機器學習在現(xiàn)實領域中的應用

機器學習的主要原理是通過大量的數(shù)據(jù)訓練模型，讓模型能夠自主地學習和預測。具體來說，機器學習算法會從數(shù)據(jù)中提取特征，然后根據(jù)這些特征建立模型，并通過不斷地調整模型參數(shù)來提高模型的準確性和泛化能力。

機器學習在現(xiàn)實領域中的應用包括：

1、語音識別

語音識別是機器學習的重要應用之一。通過訓練語音識別模型，可以讓計算機識別和理解人類語音，從而實現(xiàn)語音輸入、語音翻譯、語音控制等功能。目前，語音識別技術已經(jīng)廣泛應用于智能家居、智能客服、自動駕駛等領域。

2、圖像識別

圖像識別是機器學習的另一個重要應用。通過訓練圖像識別模型，可以讓計算機識別和理解圖像中的內容，從而實現(xiàn)圖像分類、目標檢測、人臉識別等功能。目前，圖像識別技術已經(jīng)廣泛應用于安防監(jiān)控、醫(yī)療診斷、智能交通等領域。

3、自然語言處理

自然語言處理是機器學習的另一個重要應用。通過訓練自然語言處理模型，可以讓計算機理解和生成人類語言，從而實現(xiàn)文本分類、情感分析、機器翻譯等功能。目前，自然語言處理技術已經(jīng)廣泛應用于智能客服、搜索引擎、社交媒體等領域。

4、推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)是機器學習的另一個重要應用。通過訓練推薦系統(tǒng)模型，可以讓計算機根據(jù)用戶的歷史行為和興趣愛好，為用戶推薦相關的內容和服務。目前，推薦系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應用于電商、視頻、音樂等領域。

5、金融風控

金融風控是機器學習的另一個重要應用。通過訓練金融風控模型，可以讓計算機識別和預測金融風險，從而實現(xiàn)風險控制和欺詐檢測等功能。目前，金融風控技術已經(jīng)廣泛應用于銀行、保險、證券等領域。

二、選擇嵌入式處理器以在邊緣運行機器學習推理

如今有多種選擇，可能很難選擇合適的設備或設備組合來進行推理。GPU在神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練方面的成功可能導致人們誤以為GPU也是運行推理的最佳選擇。存在將給定設備的性能與可以執(zhí)行許多TOPS的GPU進行比較的趨勢。但是，TOPS可能不是應該考慮的唯一參數(shù)。

首先，引用的TOPS數(shù)字是理論上的。對于許多設備，內存訪問和數(shù)據(jù)總線基礎設施無法擴展到核心或子系統(tǒng)處理功能;因此，在系統(tǒng)上實現(xiàn)的實際吞吐量可以遠低于理論上引用的吞吐量。將理論上可實現(xiàn)的TOPS視為比較的唯一參數(shù)并不是一個好主意?？蓪崿F(xiàn)的吞吐量(可低至理論計算性能的20%)是更相關的度量。某些設備可能在不同的網(wǎng)絡模型中表現(xiàn)不佳，而其他設備可能具有吞吐量作為分辨率，批量大小等的函數(shù)。批處理可能適用于云環(huán)境或培訓，但許多嵌入式應用程序具有不允許的延遲限制批量輸入框架。并非所有機器學習模型都需要按幾個TOPS的順序進行處理。許多應用程序可以在MOPS或GOPS的性能預算內解決。了解應用程序的性能，延遲和準確性需求是關鍵的第一步。

其他需要考慮的因素包括系統(tǒng)集成，器件特性和器件的長期可用性。要降低總體成本，請尋找集成應用程序所需外圍設備和接口的設備。例如，如果你的應用程序是基于機器視覺的智能工廠的工業(yè)應用程序，必須通過工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議或其他協(xié)議進行通信，則集成的片上系統(tǒng)可能是最有效的解決方案。TI Sitara AM57x處理器等器件，可根據(jù)特定應用要求提供特定應用的性能，集成必要的外設接口，支持所需的工業(yè)協(xié)議，滿足工業(yè)級半導體要求以及長期承諾支持，可能是更好的系統(tǒng)級選擇。

最后但同樣重要的是，還應該考慮軟件開發(fā)成本。能夠提供成熟軟件開發(fā)套件以及良好工程支持的供應商可以幫助降低風險，降低開發(fā)成本并實現(xiàn)可以按時交付的更優(yōu)質產品。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關機器學習的內容，希望大家對本次分享的內容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類別的文章，可以在網(wǎng)頁頂部選擇相應的頻道哦。