>

Gareth Noyes(가레스노이스) 고도로 최적화돼 효율적인 시스템을 구축해야 할 때다.베디드 시스템을 개발하는 경우가 종종 있습니다.AI는 복잡한 문제를 해결하는 새로운 접근법으로 인식되고 있으며, 모든 사업부문 또는 직종의 혁신을 요구함으로써 비즈니스에 잡어를 가져올 수도 있습니다. AI가 왜 이렇게까지 기피하면서 이런 기피 요인이 시장에 어떤 영향을 미칠지 궁금합니다. 예를 들어, 기존 기술을 최대한 활용하는 방법을 감정할 수 있습니다. 그러나 이와는 관계없이 AI와 AI의 잠재적 애플리케이션에 대한 기본적인 이해가 전략적 미리 계획 프로세스에 반드시 필요할 것이다.최근의 비즈니스 화두가 아무리 AI라 해도 AI가 무슨 일이든 해 줄 요술램프가 아니라는 점을 유념해야 한다. AI는 단지 마술사가 몇 가지 속달을 사용하기 위해 활용하는 도구일지도 모릅니다. 이다베디드 시스템과 함께 제약이 더 많은 환경에 구축할 미리 계획이 대두되어 AI를 이다베디드 시스템이다.베디드 시스템에 응용할 수 있는 방법이 관경을 끌고 있습니다.정의와 기본원리, 먼저 이 글에 대한 이해를 돕기 위해 다양한 기술과 각 기술의 컴퓨팅 요건에 대한 배경부터 살펴보겠습니다.AI는 컴퓨터를 사용하여 인간의 지능을 모방하는 방법을 탐구하는 컴퓨터 과학 분야입니다. AI는 20세기, 컴퓨팅이 태동하던 시대에서 존재했습니다. 이미 이때부터 앨런 튜링(Alan Turing) 같은 선구자들은 인간과 비슷한 방법으로 문제를 해결하는 컴퓨터가 등장할 것으로 예상하고 있었습니다.고전적인 컴퓨터 프로그래밍은 코드로 알고리즘을 명시적으로 인코딩하여 컴퓨터가 데이터를 처리하고 결과를 산출하는 로직을 실행하도록 유도하는 방법으로 문제를 해결한다. 반면 머신러닝(ML)은 데이터에서 패턴을 찾아 데이터를 바탕으로 효과적으로 학습하는 AI 접근법입니다. 머신러닝을 실현하는 방법은 여러가지일 것이다. 사전(또 사후)에 데이터 요소에 레벨 추가, 알고리즘 개발을 유도하는 강화학습, 통계분석(또 다른 수단)을 통한 특성추출, 학습한 데이터셋을 기준으로 입력데이터를 분류하여 지정된 신뢰도를 갖춘 결과 산출 등을 들 수 있습니다.딥러닝(DL)은 다양한 계층의 신경망을 사용하여 모델이 대규모 데이터셋을 반복 학습하도록 유도하는 ML의 하위 분야입니다. 학습을 마친 모델은 새로운 데이터셋을 탐구하고 추론할 수 있습니다. 이러한 방식이 최근 많은 주목을 받고 있으며 이미지 처리 및 sound성 인식 혹은 금융자산 모델링과 같은 다양한 문제에 적용되고 있습니다. 딥러닝은 미래의 중요한 인프라나 기기에도 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.​

>

​입니다 절쯔 디 두 시스템에 ML/DL응용 ​ 정확한 모델을 개발하려면 대량의 데이터 세트가 필요하고 모델을 교육하기 위해서는 대량의 용산 료크이 필요하기 때문에 1반 적과 학습은 클라우드 또는 고성능 컴퓨팅 환경에서 열립니다. 그에 대해 추론 능력은 데이터 소스에 가까운 기기에 적용됩니다. 분산 또는 에지 교육이 큰 관심을 끌고 있는데도 당 하루, 대다수의 ML시스템의 실행 방식에는 적용되어 있지 않아요. 간단하게 설명하기 위해서 학습은 클라우드에서 하고 추론은 엣지 또는 기기 내에서 하면 대가족이 함께 해 봅시다.앞서 언급했듯이 ML과 DL은 데이터 중심의 분야입니다. 따라서 모델을 개발하고 교육하려면 대량의 데이터 세트 이외에도 데이터 조작에 적합한 다양한 조건을 지원하는 도구와 환경이 전제되어야 합니다. 여기에서는 데이터를 조작하는데 따른 문재를 완화하고 복잡한 수학 라이브러리 및 통계분석을 실행하는 프레임입니다.워크와언어가사용됩니다. 가끔 Python 같은 언어프레에요워크가ML프레입니다.워크 구축기반으로 사용될 수도 있습니다. 많은 프레입니다.워크가 있지만 1반 적이 TensorFlow, Caffe, PyTorch를 비롯한 몇몇 프리입니다 워크가 사용 중입니다.ML프레입니다. 워크는 모델개발 및 교육에 사용할 수 있으며 엣지에서 이미 학습된 모델을 이용하여 추론엔진을 실행하는 데도 사용할 수 있습니다. 그 때문에, 간단한 실장 방식은 기기에 Tensor Flow와 같은 프레임입니다.워크를 구현하는 것입니다. 이러한 구현 방식은 Python과 같은 풍부한 랜터입니다. 환경이 좋아 Linux의 범용 컴퓨팅 워크로드에 매우 적합합니다. 무바 1기기에서 ML을 실행하는 적합하게 비교적 적은 자원을 필요로 하는 다양한 가벼운 추론 엔진(TensorFlow Lite, PyTorch mobile)이 개발되기 시작했으나 이런 추론 엔진은 아직 보편화되고 있앙앗고과 완전한 기능성을 갖춘 기기용 ML에 비해서 완성도가 떨어졌습니다.해석 및 실행을 위해 굳이 완전한 ML 프레입니다.워크가 필요 없는 모델도 있습니다. 예를 들면, DNN/CNN(Deep-Neural-Network/Convoluted-Neural-Network) 라이브러리를 내장한 컴퓨터 비전 프레임입니다.워크인 OpenCV는 Tensor Flow 및 기타 프레임입니다.워크에서개발된모델을인식할수있습니다. OpenCV와 DNN 라이브러리는 보다 복잡한 완전한 기능성을 갖춘 ML플레이입니다.워크를 지원하지 않는 소규모 운영 환경에서 사용이 가능합니다. OpenCV와 같은 프레임입니다.워크를 사용하여 추론 엔진을 구현하는 방법도 생각할 수 있습니다.고도로 컴퓨팅 집약적인 ML의 초기 구현 분야(예: 자율주행 자동차)는 GPU, FPGA 또는 특수 신경망과 같은 특수 하드웨어 가속기에 의존합니다. SoC에서 고란가속기가 보급됨에 따라 제약을 수반하는 기기에서 DL모델을 실행할 수 있는 매우 효율적인 엔진이 등장할 것으로 기대됩니다. 이와 같은 엔진이 개발될 경우 학습을 마친 모델을 DNN가속기에 구현에 적합하도록 컴(1 하는 구현 방식도 사용할 것으로 예상됩니다. 이미 몇몇 도구가 개발됐지만 프론트 엔드에서 모델을 백엔드에 하드웨어 가속기를 지원하는 LLVM 같은 최근의 컴(1러시아·프리입니다. 워크를 필요로 합니다..베디드 시스템 개발을 시사하는 고도로 최적화 되어 효율적인 시스템을 구축할 필요성 때문입니다.베디드 시스템을 개발하는 경우가 가끔 있습니다. 고전적인 개발 방식은 1단 많은 제약이 따른 하드웨어 및 소프트웨어 환경에서 시작한 후 필요한 경우에만 기능을 추가하는 것입니다. RTOS 어플리케이션이 대표적입니다.​ 기술이 급변하는 가운데 1단 복잡한 시스템을 작동시키는 데 힘을 넣어 향후 환경을 최적화하는 개발 방식이 통용되고 있습니다. 눈부신 수준으로 발전한 소프트웨어가 그렇듯 오픈 소스 커뮤니티는 ML에서 기대할 수 있는 혁신의 속도와 규모에 지대한 영향을 미칩니다. 오픈소스에 뿌리를 두고 있으며 가끔 리눅스의 발전으로 꽃을 피우기 시작한 도구와 플레입니다.워크를 받아들이는 것이 주요 혁신 과정으로 급속하게 자리 잡고 있습니다. 따라서 실시간 운영체제(RTOS)와 Linux를 동시에 사용하여 Linux에서 RTOS로 오픈소스를 마이그레이션 하는 것은 확실히 입증되어야 할 개발자의 중요한 과정입니다.지금, 방어의 여정에 오른 기업 뿐만이 아니라, 최적화된 머신 러닝 솔루션을 실현할 준비를 끝낸 기업도 복잡함을 해소해, 이기종 랜터입니다. 환경을 지원할 수 있는 기본적인 기술과 풍부한 개발 환경을 확실하게 구축해야 합니다.기사원문 : https://www.rtinsights.com/practical-applications-for-ai-and-ml-in-embedded-systems/

​