Mejores prácticas para la implementación de inferencia en el borde: las conclusiones para comenzar a diseñar
Autores: Flamis, Georgios; Kalapothas, Stavros; Kitsos, Paris
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Mejores prácticas para la implementación de inferencia en el borde: las conclusiones para comenzar a diseñar
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Inteligencia artificial
Aprendizaje automático
Sistemas de borde
Fase de entrenamiento
Fase de inferencia
Optimización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 41
Citaciones: Sin citaciones
El número de diseños de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) está aumentando rápidamente y se plantean ciertas preocupaciones sobre cómo comenzar un diseño de IA para sistemas de borde, cuáles son los pasos a seguir y cuáles son las piezas críticas hacia el rendimiento más óptimo.
Descripción
El número de diseños de Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (ML) está aumentando rápidamente y se plantean ciertas preocupaciones sobre cómo comenzar un diseño de IA para sistemas de borde, cuáles son los pasos a seguir y cuáles son las piezas críticas hacia el rendimiento más óptimo.