嵌入式中使用机器学习的4大好处

主要观点总结

本文介绍了在嵌入式系统中使用机器学习的一些优势，包括节省成本、实际应用、减少延迟、助力可持续发展等。结合具体案例，如Hefring Marine公司的智能海事辅助系统，展示了机器学习在嵌入式系统中的应用及其潜在效益。

关键观点总结

关键观点1: 节省成本

决策者将机器学习和嵌入式系统结合后，能在处理直接在设备上进行时节省数据传输成本，并减少计算资源需求。但也需注意并不是所有情况都能节省成本，需要考虑现有流程、财务要求以及如何使用云等因素。

关键观点2: 更多实际应用

机器学习在嵌入式系统中的使用可以带来许多实际应用，如医疗保健、海船嵌入式系统开发等。这些应用能够提供及时有用的信息，优化决策过程。

关键观点3: 显著减少延迟

数据处理直接在设备上进行，几乎不存在延迟，有助于即时访问和评估数据。例如，开发直接在移动设备上加速机器学习算法训练的方法，能够显著减少延迟。

关键观点4: 助力可持续发展

在嵌入式系统中使用机器学习有助于减少能源消耗，通过TinyML等新兴领域的发展，可以在低能耗应用中使用机器学习。这有助于减少硬件原材料的使用，为那些难以负担昂贵设备但想使用机器学习的人提供帮助。

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