20、物联网设备上的智能推理：技术与应用解析

物联网设备上的智能推理：技术与应用解析

1. 物联网设备推理概述

物联网设备让计算变得无处不在、触手可及且个性化，丰富了我们的日常生活，为各领域的应用和服务开辟了新的可能性。深度学习模型的部署主要分为两个阶段：模型训练和推理。

• 模型训练 ：需要大量的训练数据，运用反向传播算法来确定最优的模型参数值。这个过程需要大量的计算资源，通常在离线状态下进行。
• 模型推理 ：利用训练好的模型处理单个或连续的输入数据，计算结果往往需要实时反馈给用户，因此计算时间和系统开销（如内存使用、能源消耗）等因素至关重要。

推理是指在分散式计算基础设施中的边缘设备或服务器上直接执行数据分析、决策程序及相关任务，减少对基于云的计算系统的依赖。这种策略具有以下优点：
|优点|描述|
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|实时性|设备无需依赖云连接就能立即做出决策并采取行动，通过在数据源附近本地处理数据，实现实时响应。|
|减少带宽|物联网设备可以在本地处理大量数据，从而减少延迟并节省带宽，在网络连接有限的情况下非常有利。|
|增强隐私|通过限制向云端传输敏感数据来加强数据隐私保护，确保敏感信息仅保留在物联网设备上，降低潜在风险。|
|上下文感知决策|利用物联网设备的上下文数据（如传感器读数和设备特定信息）来提高结果的准确性和相关性，实现智能的、特定环境的决策。|

2. 有前景的智能应用

由于人工智能应用的复杂性和高计算要求，它们通常部署在云中心，但这种计算模式难以提供实时服务。将人工智能