贸泽电子 - 博客 | 机器学习

机器学习步骤详解，一文了解全过程！

2021 年 7 月 15 日, 作者 M. Tim Jones 分类 All, 机器学习

部署机器学习需要先选择模型，针对特定任务加以训练，用测试数据进行验证，然后，将该模型部署到实际系统中并进行监控。在本文中，我们将讨论这些步骤，将每个步骤拆分讲解来介绍机器学习。

标记: ML框架, 机器学习, 模型, 模型审核, 深度学习, 数据清洗

云端之外的分布式分析

2021 年 6 月 28 日, 作者 Charles Byers 分类 All, EIT 2021, 传感器, 计算, 物联网, 自动化

分析、AI和机器学习通常作为集中式功能在网络中实现，经常部署在云端。一个日益增长的趋势是将这些学习和推断功能分散到云端、边缘和端点计算机上。本文将探讨其中的一些权衡。

抗疫机器人系统的研究现状

2021 年 6 月 21 日, 作者 Wang Jing 分类 All, 机器人, 机器学习, 人工智能

新冠疫情是一个突然爆发的全世界灾难，在人们措手不及，医疗应对措施完全没有准备的情况下，要求发动全员面临这么大的挑战，实属艰难。抗击疫情期间，最困难的问题之一就是人员和医疗设施短缺的问题，面对众多的病人，他们所需要的医疗帮助各不相同，如何有效，全面的护理病人，让医疗工作井井有条，是一个巨大的挑战。而这个挑战也体现在了疫情后期的医疗护理方面。值得庆幸的是，科技在很大程度上帮助人类解决了这一问题，机器人的诞生成为了医疗团队的后备军，结合人工智能，5G的发展，机器人的精准性提高，更加独立自主，更贴近于人类的思考行动方式，在很大程度上，基本护理和病人指标检测方面可以与人类相媲美。

标记: AI, 机器人, 机器学习, 科技与医疗, 科技与疫情, 人工智能

当纳米技术遇上机器学习，将碰撞出怎样的火花？

2021 年 5 月 28 日, 作者 Liam Critchley 分类 All, 传感器, 工业, 机器人, 计算, 汽车

人工智能 (AI) 能够大幅提高流程效率，让各行各业都趋之若鹜。随着我们向工业4.0和更自动化的工业系统迈进，人工智能实现方法也变得愈发重要，机器学习是在众多人工智能实现方法中非常流行的一种。除了采用机器学习算法的各种制造业、监控业、计算业和制造业外，机器学习方法还能与纳米技术相结合，但不同于其他一些领域，这一应用领域尚未有详细的记录可供参考。

边缘计算：物联网“草根”的崛起

2021 年 5 月 5 日, 作者 Doctor M 分类 All, 边缘计算, 机器学习

如今，我们每个人都置身于一个基于互联网的世界并对此习以为常。可你是否认真思考过，互联网对我们生活最大的改变是什么？

编程解密：人工智能、算法与机器学习辨析

2021 年 2 月 10 日, 作者 Stephen Cassar 分类 All, EIT人工智能, 计算, 人工智能

人工智能、机器学习和算法经常被混为一谈，但它们并不是同一回事。让我们看一下它们的差异在什么地方、为什么要创造这些词，以及如何使用它们。

标记: 编程, 机器学习, 人工智能, 软件, 算法

语音控制技术让每一个家电都能说会听

2021 年 1 月 14 日, 作者 Wang Jing 分类 All, EIT人工智能, 机器人, 人工智能, 物联网, 智能家居

将语音控制技术嵌入到家用电器，首先，语音触发传感器传入指令，其次系统通过模型进行语义分析，预测用户的意图并响应答案。本篇文章以云上架构部署智能语音控制湿度计来为大家详细介绍家用电器能说会听背后的科技细节，云端架构选择了微软Azure云平台，其近几年在AI&IoT领域有很大的发展和创新。

工业化+数据化：机器学习加持下的工业4.0

2020 年 12 月 1 日, 作者 Wang Dongang 分类 All, EIT人工智能, 工业, 机器学习

本文介绍了工业4.0的特点，并用实际案例展现了生产生活不同阶段工业4.0的典型场景。机器学习与数据作为工业4.0中各项技术的核心，对工业4.0的发展起到关键作用。在未来工业化和数据化相结合的工业4.0中，大型企业与中小型企业都将面临不同的机遇与挑战。

标记: 工业4.0, 机器学习, 数据化

语言进步推动人工智能发展

2020 年 11 月 18 日, 作者 M. Tim Jones 分类 All, EIT人工智能, 机器学习, 计算, 人工智能

编程语言诞生于人工智能（AI），并不断发展以满足AI应用程序持续增长的需求。随着AI算法的进步，支持新统计方法的语言和扩展这些语言的机器学习能力的工具包也在进步。

TensorFlow Lite for MCUs - 网络边缘的人工智能

2020 年 11 月 13 日, 作者 Michael Parks 分类 All, 边缘计算, 人工智能, 神经网络

在技术发展的历史上，技术先独立发展再相互融合以改变世界的例子比比皆是。原子能和喷气式发动机的融合催生了核航空母舰，改变了20世纪大部分战争的形态。计算机和射频通信的融合产生了智能手机，同时也重新定义了我们与技术以及彼此之间的互动方式。今天，嵌入式电子和人工智能 (AI) 的融合正日益成为下一个具有颠覆性的技术组合。接下来我们就看一下这种融合的发展演变。

标记: 边缘计算, 机器学习, 开发板, 人工智能, 神经网络

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