El aprendizaje automático está comenzando a ponerse en línea en todo tipo de arenas últimamente, y es probable que la tendencia continúe en el futuro inmediato. Lo que antes solo estaba disponible para los operadores de supercomputadoras se ha encontrado entre cualquier persona con una computadora de escritorio razonablemente poderosa. Sin embargo, la reducción de personal no se detiene allí, como Microsoft está impulsando el desarrollo del aprendizaje automático para sistemas integrados ahora.

La Embedded Learning Library (ELL) es un conjunto de herramientas para permitir que Arduinos, Raspberry Pis y similares aprovechen los algoritmos de aprendizaje automático a pesar de su pequeño tamaño y capacidad reducida. Microsoft pretendía que esta biblioteca fuera útil para cualquier persona, y tiene ejemplos disponibles para aspectos como la visión por computadora, el reconocimiento de palabras clave de audio y un puñado de otras implementaciones. Sin embargo, la biblioteca debe poder expandirse a cualquier aplicación en la que el aprendizaje automático sea beneficioso para un pequeño sistema integrado, por lo que no se limita a estas aplicaciones de ejemplo.

Sin embargo, hay un pequeño aumento de velocidad en la ejecución de un algoritmo de aprendizaje automático en su Raspberry Pi. La alta carga del procesador tiende a causar un sobrecalentamiento de los SoC pequeños. Pero agregar un disipador de calor y un ventilador es algo que ciertamente hemos visto antes. No deje que su falta de supercomputadora le impida explorar el aprendizaje automático si le da un beneficio, y si necesita más potencia que solo una Raspberry Pi, siempre puede construir un grupo para hacer su tarea Sólo un poco más rápido, también.

Gracias a [Baldpower] por la punta

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