Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) продолжают разрушать устаревшие бизнес-процессы благодаря расширенным возможностям интеграции. Стремясь соответствовать требованиям к мощности процессоров предприятия, поставщики услуг по разработке машинного обучения расширяют поддержку аппаратных устройств. Пограничное машинное обучение становится эффективной заменой облачным инфраструктурам для создания и развертывания корпоративных моделей машинного обучения. От распознавания изображений до прогнозной аналитики — давайте рассмотрим, как ваш бизнес может автоматизироваться экономичным, но эффективным способом с помощью периферийных механизмов машинного обучения.
Понимание пограничного машинного обучения
Пограничное машинное обучение (ML) относится к практике обработки алгоритмов ML и данных на локальных устройствах. Это противоречит корпоративной практике обучения моделей машинного обучения в облаке и загрузки алгоритмов в устройство. В соответствии с этим механизмом все, от потока данных до разработки и обучения моделей машинного обучения, выполняется на самом устройстве.
Несколько интеллектуальных аппаратных продуктов, поддерживающих периферийное машинное обучение, включают YOLO, MobileNets, твердотельный накопитель (SSD) и Azure FPGA (программируемые на месте массивы вентилей). Среди них ПЛИС становятся более гибкими и эффективными механизмами для реализации логики машинного обучения.
