机器学习在现实领域中的应用

在这篇文章中，小编将对机器学习的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对它的了解程度，和小编一起来阅读以下内容吧。

一、机器学习在现实领域中的应用

机器学习的主要原理是通过大量的数据训练模型，让模型能够自主地学习和预测。具体来说，机器学习算法会从数据中提取特征，然后根据这些特征建立模型，并通过不断地调整模型参数来提高模型的准确性和泛化能力。

机器学习在现实领域中的应用包括：

1、语音识别

语音识别是机器学习的重要应用之一。通过训练语音识别模型，可以让计算机识别和理解人类语音，从而实现语音输入、语音翻译、语音控制等功能。目前，语音识别技术已经广泛应用于智能家居、智能客服、自动驾驶等领域。

2、图像识别

图像识别是机器学习的另一个重要应用。通过训练图像识别模型，可以让计算机识别和理解图像中的内容，从而实现图像分类、目标检测、人脸识别等功能。目前，图像识别技术已经广泛应用于安防监控、医疗诊断、智能交通等领域。

3、自然语言处理

自然语言处理是机器学习的另一个重要应用。通过训练自然语言处理模型，可以让计算机理解和生成人类语言，从而实现文本分类、情感分析、机器翻译等功能。目前，自然语言处理技术已经广泛应用于智能客服、搜索引擎、社交媒体等领域。

4、推荐系统

推荐系统是机器学习的另一个重要应用。通过训练推荐系统模型，可以让计算机根据用户的历史行为和兴趣爱好，为用户推荐相关的内容和服务。目前，推荐系统已经广泛应用于电商、视频、音乐等领域。

5、金融风控

金融风控是机器学习的另一个重要应用。通过训练金融风控模型，可以让计算机识别和预测金融风险，从而实现风险控制和欺诈检测等功能。目前，金融风控技术已经广泛应用于银行、保险、证券等领域。

二、选择嵌入式处理器以在边缘运行机器学习推理

如今有多种选择，可能很难选择合适的设备或设备组合来进行推理。GPU在神经网络模型训练方面的成功可能导致人们误以为GPU也是运行推理的最佳选择。存在将给定设备的性能与可以执行许多TOPS的GPU进行比较的趋势。但是，TOPS可能不是应该考虑的唯一参数。

首先，引用的TOPS数字是理论上的。对于许多设备，内存访问和数据总线基础设施无法扩展到核心或子系统处理功能;因此，在系统上实现的实际吞吐量可以远低于理论上引用的吞吐量。将理论上可实现的TOPS视为比较的唯一参数并不是一个好主意。可实现的吞吐量(可低至理论计算性能的20%)是更相关的度量。某些设备可能在不同的网络模型中表现不佳，而其他设备可能具有吞吐量作为分辨率，批量大小等的函数。批处理可能适用于云环境或培训，但许多嵌入式应用程序具有不允许的延迟限制批量输入框架。并非所有机器学习模型都需要按几个TOPS的顺序进行处理。许多应用程序可以在MOPS或GOPS的性能预算内解决。了解应用程序的性能，延迟和准确性需求是关键的第一步。

其他需要考虑的因素包括系统集成，器件特性和器件的长期可用性。要降低总体成本，请寻找集成应用程序所需外围设备和接口的设备。例如，如果你的应用程序是基于机器视觉的智能工厂的工业应用程序，必须通过工业以太网协议或其他协议进行通信，则集成的片上系统可能是最有效的解决方案。TI Sitara AM57x处理器等器件，可根据特定应用要求提供特定应用的性能，集成必要的外设接口，支持所需的工业协议，满足工业级半导体要求以及长期承诺支持，可能是更好的系统级选择。

最后但同样重要的是，还应该考虑软件开发成本。能够提供成熟软件开发套件以及良好工程支持的供应商可以帮助降低风险，降低开发成本并实现可以按时交付的更优质产品。

以上就是小编这次想要和大家分享的有关机器学习的内容，希望大家对本次分享的内容已经具有一定的了解。如果您想要看不同类别的文章，可以在网页顶部选择相应的频道哦。