在這篇文章中，小編將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進(jìn)對(duì)它的了解程度，和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)的主要原理是通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，讓模型能夠自主地學(xué)習(xí)和預(yù)測。具體來說，機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)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(diào)整模型參數(shù)來提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。

機(jī)器學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)領(lǐng)域中的應(yīng)用包括：

1、語音識(shí)別

語音識(shí)別是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要應(yīng)用之一。通過訓(xùn)練語音識(shí)別模型，可以讓計(jì)算機(jī)識(shí)別和理解人類語音，從而實(shí)現(xiàn)語音輸入、語音翻譯、語音控制等功能。目前，語音識(shí)別技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于智能家居、智能客服、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。

2、圖像識(shí)別

圖像識(shí)別是機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個(gè)重要應(yīng)用。通過訓(xùn)練圖像識(shí)別模型，可以讓計(jì)算機(jī)識(shí)別和理解圖像中的內(nèi)容，從而實(shí)現(xiàn)圖像分類、目標(biāo)檢測、人臉識(shí)別等功能。目前，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于安防監(jiān)控、醫(yī)療診斷、智能交通等領(lǐng)域。

3、自然語言處理

自然語言處理是機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個(gè)重要應(yīng)用。通過訓(xùn)練自然語言處理模型，可以讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類語言，從而實(shí)現(xiàn)文本分類、情感分析、機(jī)器翻譯等功能。目前，自然語言處理技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于智能客服、搜索引擎、社交媒體等領(lǐng)域。

4、推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)是機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個(gè)重要應(yīng)用。通過訓(xùn)練推薦系統(tǒng)模型，可以讓計(jì)算機(jī)根據(jù)用戶的歷史行為和興趣愛好，為用戶推薦相關(guān)的內(nèi)容和服務(wù)。目前，推薦系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于電商、視頻、音樂等領(lǐng)域。

5、金融風(fēng)控

金融風(fēng)控是機(jī)器學(xué)習(xí)的另一個(gè)重要應(yīng)用。通過訓(xùn)練金融風(fēng)控模型，可以讓計(jì)算機(jī)識(shí)別和預(yù)測金融風(fēng)險(xiǎn)，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制和欺詐檢測等功能。目前，金融風(fēng)控技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于銀行、保險(xiǎn)、證券等領(lǐng)域。

二、選擇嵌入式處理器以在邊緣運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)推理

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

首先，引用的TOPS數(shù)字是理論上的。對(duì)于許多設(shè)備，內(nèi)存訪問和數(shù)據(jù)總線基礎(chǔ)設(shè)施無法擴(kuò)展到核心或子系統(tǒng)處理功能;因此，在系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)的實(shí)際吞吐量可以遠(yuǎn)低于理論上引用的吞吐量。將理論上可實(shí)現(xiàn)的TOPS視為比較的唯一參數(shù)并不是一個(gè)好主意。可實(shí)現(xiàn)的吞吐量(可低至理論計(jì)算性能的20%)是更相關(guān)的度量。某些設(shè)備可能在不同的網(wǎng)絡(luò)模型中表現(xiàn)不佳，而其他設(shè)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(xùn)，但許多嵌入式應(yīng)用程序具有不允許的延遲限制批量輸入框架。并非所有機(jī)器學(xué)習(xí)模型都需要按幾個(gè)TOPS的順序進(jìn)行處理。許多應(yīng)用程序可以在MOPS或GOPS的性能預(yù)算內(nèi)解決。了解應(yīng)用程序的性能，延遲和準(zhǔn)確性需求是關(guān)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(yīng)用程序所需外圍設(shè)備和接口的設(shè)備。例如，如果你的應(yīng)用程序是基于機(jī)器視覺的智能工廠的工業(yè)應(yīng)用程序，必須通過工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議或其他協(xié)議進(jìn)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(yīng)用要求提供特定應(yīng)用的性能，集成必要的外設(shè)接口，支持所需的工業(yè)協(xié)議，滿足工業(yè)級(jí)半導(dǎo)體要求以及長期承諾支持，可能是更好的系統(tǒng)級(jí)選擇。

最后但同樣重要的是，還應(yīng)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(yīng)商可以幫助降低風(fēng)險(xiǎn)，降低開發(fā)成本并實(shí)現(xiàn)可以按時(shí)交付的更優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容，希望大家對(duì)本次分享的內(nèi)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(yīng)的頻道哦。