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范传康的专栏

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TinyML-4：（Quantization）为什么int8足够用于ML

tensorflow 机器学习嵌入式智能硬件工业物联

当神经网络最初被开发时，最大的挑战是使它们能够工作！这意味着训练期间的准确性和速度是重中之重。使用浮点算术是保持精度的最简单方法，并且GPU具备完善的设备来加速这些计算，因此自然不会对其他数字格式给予太多关注。

2021-01-10

1.7K0

【云+社区年度征文】AI算法落地之数据链

机器学习工业物联人工智能 tensorflow 数据处理

机器学习之初，可以在各种开源数据集玩各种模型、玩各种参数，机器学习工程被称为“炼丹”。那时候，数据是规则，目标是明确，世界是如此简单和令人振奋。虽然也有一些杂音划耳而过，“机器学习算法的90%都是数据处理”，“数据清洗”、“数据增广”……直到自己进行AI算法解决实际工程问题，原来恩达老师讲的都是真的——算法工程的大部分实践都和数据“大泥巴”搅合在一起，数据要对齐、样本不平衡、数据标定等等。

2020-12-14

7600

【云+社区年度征文】TinyML实践-3：牛运动姿态识别的落地实现

tensorflow 机器学习工业物联嵌入式智能硬件

TinyML最近几年才提出，TinyML的书去年才见到，中文版今年在国内才买到。TFLite micro技术也就今年左右才成熟。之前所有的依靠动物身上传感器进行姿态识别的，有一说一，应该都是经典的特征抽取，加上随机森林之类的经典算法实现的。实现起来，需要领域专家进行特征抽取，选择特征反复迭代；部署嵌入式由于实现困难有可能返回去修改模型，重新搞一套；解决完一个问题，新问题又得再来一次流程....

2020-12-11

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