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MPLAB® Harmony v3 如何建構一個 TensorFlow Lite for Microcontroller(TFLM)專案
 

【作者: 張益洲】   2023年02月21日 星期二

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人工智慧(AI)是第四波工業革命的核心,人工智慧將神經網路及大數據與物聯網設備結合起來,已經悄悄的改變整個產業型態。那,什麼是機器學習(Machine Learning,ML)?這是一個將蒐集到的數據經由演算法將其數據資料進行分類後訓練後產生的模型,它會使用學習到的模型作為分析數據,當後面新的數據資料輸入時,便可做出有用的預測。總結來說機器學習算法就是使用統計數據來查找大量數據中的模式,當中數據所包含的不同內容——數字、文字、圖像、感測等會以數字化存儲,將其輸入到機器學習算法來產生模型。



原本的機器學習模型建立與執行都在雲端。但是現今世界的物聯網產品裝置越來越多,如果將雲端訓練的模型直接在邊緣端運算(Edge Computing)執行, 則裝置端設備的運算便可提供系統實時操作及即時響應的能力,同時實現降低成本、穩定的連線、更高隱私權和安全性,以及更低功耗等好處。因此目前邊緣運算便是將訓練好的AI 模型放在裝置端(Edge),而不用再經由雲端(Cloud)執行運算,而是在裝置端執行訓練好的模型。
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