本篇博客文章介紹了物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的應(yīng)用場(chǎng)景，以及如何基于Silicon Labs(亦稱“芯科科技”)的無(wú)線SoC平臺(tái)展開機(jī)器學(xué)習(xí)的開發(fā)。

為什么需要物聯(lián)網(wǎng)芯片制造商來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用?

對(duì)于芯片制造商來(lái)說(shuō)，在設(shè)備網(wǎng)絡(luò)的邊緣而不是在接入點(diǎn)或云端中執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)是非常重要的，因?yàn)檫@樣可以在延遲等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。對(duì)邊緣數(shù)據(jù)的處理和相應(yīng)的操作也會(huì)帶來(lái)更好的系統(tǒng)性能。例如，啟用設(shè)備的上下文感知功能可以降低帶寬需求和功耗。由于不需要將原始傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，因此需要更少的帶寬，并且無(wú)需使用云服務(wù)器來(lái)分析數(shù)據(jù)，從而節(jié)省了能耗。最終，隱私和安全性也可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)改善，例如，一個(gè)人的面部圖像不需要被發(fā)送到云端，身份識(shí)別可以在本地就完成。

創(chuàng)建優(yōu)化的無(wú)線平臺(tái)，可以在有限的內(nèi)存中運(yùn)行ML

將機(jī)器學(xué)習(xí)集成到邊緣設(shè)備一直是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域備受期待的發(fā)展之一。作為物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線SoC制造商，SiliconLabs通過(guò)一種能夠整合到嵌入式應(yīng)用程序中的形式向開發(fā)人員提供了相關(guān)解決方案。

Silicon Labs已經(jīng)在Wireless Gecko第一代和第二代無(wú)線SoC平臺(tái)中提供機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用開發(fā)的支持，包括最新發(fā)布的帶有內(nèi)置AI/ML硬件加速器的BG24和MG24系列產(chǎn)品。這是一個(gè)通過(guò)軟件啟用的協(xié)同處理器，我們的兩個(gè)合作伙伴SensiML和EdgeImpulse已經(jīng)更新了他們的平臺(tái)，以便在為BG24或MG24開發(fā)代碼時(shí)自動(dòng)使用硬件加速器。確切地說(shuō)是選擇TensorFlow內(nèi)核由該協(xié)處理器加速，以減輕MCU的負(fù)擔(dān)并允許它執(zhí)行其他任務(wù)，如無(wú)線通信。任何將TensorFlowLite用于微控制器(TensorFlowLite for Microcontrollers, TFLM)的開發(fā)者或第三方都將能夠自動(dòng)利用硬件加速器的優(yōu)勢(shì)。

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，開發(fā)者需要了解什么?

盡管可以完全圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建應(yīng)用程序，但我們相信大多數(shù)人都會(huì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)為嵌入式無(wú)線產(chǎn)品添加新的差異化功能。我們將這種方法稱為“機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種功能(MachineLearning as a Feature)”。開發(fā)一個(gè)將機(jī)器學(xué)習(xí)作為功能集成的應(yīng)用程序需要兩個(gè)不同的工作流程：

用于創(chuàng)建無(wú)線應(yīng)用程序的嵌入式應(yīng)用程序開發(fā)工作(使用Simplicity Studio或你喜歡的IDE)。

機(jī)器學(xué)習(xí)工作流用于創(chuàng)建可添加到嵌入式應(yīng)用程序的機(jī)器學(xué)習(xí)功能。

當(dāng)將機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種功能的設(shè)備最終部署到現(xiàn)場(chǎng)時(shí)，應(yīng)用程序?qū)南嚓P(guān)傳感器(例如麥克風(fēng))獲取輸入，并在一個(gè)稱為推斷的過(guò)程中對(duì)其進(jìn)行分析。推理是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型運(yùn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)預(yù)測(cè)分類的過(guò)程。通常還需要對(duì)模型輸出進(jìn)行額外的后處理(例如，閾值化和平均化)。

機(jī)器學(xué)習(xí)入門—根據(jù)所需功能選擇合適工具

雖然Silicon Labs提供的平臺(tái)可幫助您將機(jī)器學(xué)習(xí)納入嵌入式應(yīng)用中，但我們不提供實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。因此，我們已經(jīng)與許多模型工具和解決方案提供商合作，并進(jìn)一步提供了可根據(jù)您的需求選擇最佳工具的不同方法之文檔。嵌入式開發(fā)人員選用最適合的工具取決于兩個(gè)方面：機(jī)器學(xué)習(xí)技能的水平(見(jiàn)下圖)和正在開發(fā)的用例。在文檔頁(yè)面的底部，您可以找到一些基于用例的示例和教程的鏈接。

親自動(dòng)手體驗(yàn)支持AI/ML的開發(fā)套件

我們的EFR32xG24和Thunderboard Sense開發(fā)工具包非常適合輕松地試用各種機(jī)器學(xué)習(xí)示例應(yīng)用程序。上述所有軟件都可以在任一開發(fā)工具包上運(yùn)行。

學(xué)習(xí)合作伙伴的更多開發(fā)技巧

SensiML現(xiàn)有的AI工具利用了最新的AI/ML硬件加速功能，呈現(xiàn)在我們新的BG24和MG24 SoC中。SensiML的分析工具包帶有內(nèi)置autoML軟件，使OEM快速創(chuàng)建功率優(yōu)化的智能傳感應(yīng)用程序而無(wú)需數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)知識(shí)，對(duì)MG24和BG24SoC系列進(jìn)行了補(bǔ)充。

Edge Impulse和Silicon Labs正在為構(gòu)建人工智能感知產(chǎn)品的公司提供強(qiáng)大的嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。有了新的MG24和BG24SoC，嵌入式開發(fā)人員可以使用EdgeImpulse的解決方案來(lái)設(shè)計(jì)自動(dòng)化的數(shù)據(jù)標(biāo)簽、預(yù)先構(gòu)建的數(shù)字信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)功能區(qū)塊、實(shí)時(shí)分類測(cè)試和數(shù)字孿生(digitaltwins)，這些比以往任何時(shí)候都更簡(jiǎn)單、更情境化且更易于開發(fā)。

本文作者Dan Kozin是Silicon Labs的高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理，負(fù)責(zé)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件和DX。他擁有多年的產(chǎn)品管理和軟件工程經(jīng)驗(yàn)，專注于用戶體驗(yàn)和可擴(kuò)展系統(tǒng)。他在通信系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)設(shè)備和計(jì)算機(jī)電話領(lǐng)域擁有豐富的開發(fā)平臺(tái)行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

原文標(biāo)題：【入門指南】如何開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)?

文章出處：【微信公眾號(hào)：SiliconLabs】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

審核編輯：湯梓紅