Аналитика в каждом устройстве

Публикуем размышения из дружественного Telegram канала:

«Анонс, которого я ждал: в TensorFlow (гугловый фреймворк для Deep Learning) появилась версия Lite и смысл ее в возможности запуска средств deep learning не просто на мобильных телефонах, планшетах и тп (для этого уже есть Tensorflow Mobile), а на всяких мелких и простых устройствах.

Казалось бы, ну и что такого. А этот шаг, пусть и был ожидаем, крайне важен и вот почему: возможность исполнения примитивной аналитики на оконечных устройствах (датчиках) дает возможность сделать их умнее.

Это очевидно, и продолжая складывать 2+2, делаем следующий вывод: значит устройствам не придется «лазить» в облако за ответом или результатом. Это ведет к существенному изменению концепции Интернета вещей, которая на текущий момент реадизована в виде централизованных платформ.

Теперь же появилось поле для экспериментов в рамках p2p связи девайсов. В статейке, кстати, неплохо подмечен пример с Alexa: обычно она немного «тупит» при ответе на вопрос, потому что «думает», читай отправляет и ждет ответа из облака. Не совсем верно считать, что вышедний фреймворк полностью решит эту задачу — Lite версия не для этого. Она для всяких датчиков, скажем, при бурении скважин — там, где хороший интернет-канал это, скорее роскошь, а базовая аналитика нужна.

И второй момент: из-за меньшей необходимости обращаться в облако, можно сделать решения более безопасными: не слать данные куда-либо, а обрабатывать на месте.»

Читать подробнее на Technology Review (en)

Telegram «Disruptive IT news»

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Добавить комментарий

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: