機器學習演算法種類別繁多，各有其適用場景和限制。從功能性分類別，常見的演算法型別包括分類別、迴歸、物件偵測與分割、異常檢測、聚類別、維度縮減和轉換等。這些演算法在邊緣AI的應用中扮演著重要角色，例如預測性維護、異常行為檢測、影像辨識等。然而，邊緣AI的資源限制也為演算法的選擇和最佳化帶來了挑戰，需要考量模型大小、運算速度和功耗等因素。除了功能性分類別外，理解演算法的實作方式也至關重要，例如條件判斷、啟發式演算法、古典機器學習和深度學習等。不同的實作方法各有優劣，需根據實際應用場景選擇合適的演算法和模型。
機器學習演算法的多樣性與應用
機器學習演算法可以根據任務的不同進行多種分類別，包括分類別、迴歸、物件偵測與分割、異常檢測、聚類別、維度縮減和轉換等。這些演算法在不同領域中有著廣泛的應用。
分類別（Classification）
分類別演算法旨在將輸入資料歸類別到預先定義的類別中。根據類別數量和標籤特性的不同，分類別可以進一步分為以下幾種型別：
- 二元分類別（Binary Classification）：輸入資料屬於兩個類別中的一個。
- 多類別分類別（Multiclass Classification）：輸入資料屬於多於兩個類別中的一個。
- 多標籤分類別（Multilabel Classification）：輸入資料可以屬於零個或多個類別。
在大多數情況下，二元分類別和多類別分類別較為常見。多標籤分類別則相對較少見。
內容解密：
- 二元分類別和多類別分類別需要至少兩個類別，即使只有一個關注的物件，也需要一個代表其他所有不相關物件的類別。
- 多標籤分類別允許一個輸入資料對應多個類別，適用於複雜場景。
迴歸（Regression）
迴歸演算法旨在預測連續的數值結果。常見應用包括：
- 智慧溫控器預測未來溫度
- 虛擬秤重系統透過攝影機估計食物重量
- 虛擬感測器根據聲音預測馬達轉速
這些應用展示了迴歸演算法在數值預測和虛擬感測器技術中的重要性。
內容解密：
- 迴歸演算法用於預測數值，可以用於智慧裝置和虛擬感測器。
- 虛擬感測器技術可以減少對實體感測器的依賴，降低成本。
物件偵測與分割（Object Detection and Segmentation）
物件偵測演算法能夠在影像或影片中識別特定物體的位置，通常透過繪製邊界框來實作。這類別演算法結合了分類別和迴歸技術，不僅識別物體型別，還能預測其座標。
程式碼範例：
import cv2
# 載入預訓練模型
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
classes = []
with open("coco.names", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 影像處理
img = cv2.imread("image.jpg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 物件偵測
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# 繪製邊界框
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5:
# 取得邊界框座標
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
x = int(center_x - w / 2)
y = int(center_y - h / 2)
cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow("Image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
內容解密：
- 使用YOLOv3模型進行物件偵測。
- 程式碼載入預訓練模型並處理影像，識別物體並繪製邊界框。
cv2.dnn.blobFromImage用於將影像轉換為模型輸入格式。net.forward執行前向傳播，取得偵測結果。cv2.rectangle用於繪製邊界框。
異常檢測（Anomaly Detection）
異常檢測演算法能夠識別訊號是否偏離正常行為，常用於預測性維護和異常行為檢測。例如：
- 工業裝置的預測性維護系統，透過電流變化檢測馬達故障。
- 機器人吸塵器透過加速度計檢測異常地形。
異常檢測能夠與機器學習模型結合，過濾掉不合理的結果。
內容解密：
- 異常檢測演算法能夠提升系統的穩定性和可靠性。
- 結合機器學習模型，可以有效避免錯誤輸出。
聚類別（Clustering）
聚類別演算法根據相似性將輸入資料分組，能夠識別新的或異常的資料點。常見應用包括：
- 語音助手識別不同使用者的聲音。
- 預測性維護系統學習正常執行狀態並檢測偏差。
聚類別演算法可以在佈署前組態或實時學習。
程式碼範例：
from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np
# 生成模擬資料
X = np.random.rand(100, 2)
# KMeans聚類別
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)
# 取得聚類別結果
labels = kmeans.labels_
centers = kmeans.cluster_centers_
print("聚類別中心:", centers)
內容解密：
- 使用KMeans進行聚類別分析。
KMeans需要指定聚類別數量 (n_clusters)。fit方法用於訓練模型，取得聚類別結果。
維度縮減（Dimensionality Reduction）
維度縮減演算法將高維資料壓縮為低維表示，同時保留關鍵資訊。常見應用包括：
- 音訊壓縮，降低傳輸成本。
- 指紋和人臉識別技術。
維度縮減通常與其他機器學習演算法結合使用，例如聚類別分析。
程式碼範例：
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
# 生成高維資料
X = np.random.rand(100, 10)
# PCA維度縮減
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)
print("降維後形狀:", X_pca.shape)
內容解密：
- 使用PCA進行維度縮減。
PCA需要指定目標維度 (n_components)。fit_transform方法用於訓練模型並轉換資料。
轉換（Transformation）
轉換演算法將一種訊號轉換為另一種訊號，例如：
- 噪音消除技術，去除特定噪音。
- 車輛後視攝影機增強影像品質。
- 語音識別系統將音訊轉換為文字。
這些應用展示了轉換演算法在訊號處理中的廣泛用途。
程式碼範例：
import librosa
import numpy as np
# 載入音訊檔案
audio, sr = librosa.load("audio.wav")
# 簡單的噪音消除示例
def denoise(audio):
threshold = np.mean(np.abs(audio)) * 1.5
return np.where(np.abs(audio) > threshold, audio, 0)
denoised_audio = denoise(audio)
# 儲存處理後的音訊
librosa.output.write_wav("denoised_audio.wav", denoised_audio, sr)
內容解密：
- 使用Librosa函式庫進行音訊處理。
- 簡單的噪音消除透過設定閾值實作。
librosa.load用於載入音訊檔案，librosa.output.write_wav用於儲存處理後的音訊。
依實作方式分類別的演算法型別
從功能性探討演算法有助於我們瞭解其用途，但從工程角度來看，瞭解這些功能性如何被實作出來至關重要。以分類別演算法為例，由於數十年的電腦科學研究，已經發展出數百種不同的實作方法。每種方法都有其獨特的優勢和劣勢，而這些優勢和劣勢會因邊緣AI硬體的限制而被放大。
在接下來的章節中，我們將探討邊緣AI演算法最重要的實作方式。請注意，這並不是一個詳盡的清單——我們的焦點是邊緣AI，因此我們關注的是能夠在裝置上良好運作的技術。
條件判斷與啟發式演算法
最簡單的AI演算法是根據條件邏輯：簡單的if陳述句導致決策。讓我們回顧一下在「人工智慧」章節中探討的程式碼片段：
current_speed = 10 # 以公尺/秒為單位
distance_from_wall = 50 # 以公尺為單位
seconds_to_stop = 3 # 停止汽車所需的最小時間（秒）
safety_buffer = 1 # 撞擊煞車前的安全緩衝時間（秒）
# 計算我們在撞牆前還有多少時間
seconds_until_crash = distance_from_wall / current_speed
# 如果我們很可能會撞車，則套用煞車
if seconds_until_crash < seconds_to_stop + safety_buffer:
applyBrakes()
內容解密：
此程式碼片段首先定義了幾個變數，包括汽車的當前速度、與牆壁的距離、停止汽車所需的時間以及安全緩衝時間。然後，它計算出在撞牆前還有多少時間。如果這個時間小於停止汽車所需時間加上安全緩衝時間，則執行applyBrakes()函式以套用煞車。這是一個簡單的條件邏輯判斷，根據當前的狀態決定是否需要採取行動。
這個簡單的演算法使用一些人為定義的值進行基本計算，並決定是否要套用汽車的煞車。這是否算是AI？這個問題可能會引起辯論——但答案是肯定的。
人工智慧的一般理解是創造能夠像人類一樣思考的機器。工程上的定義則更為現實：AI使電腦能夠執行通常需要人類智慧的任務。在這種情況下，控制汽車的煞車以避免碰撞絕對是通常需要人類智慧的事情。
在我們的汽車煞車演算法中的條件邏輯實際上是分類別的一種實作。給定一個輸入（汽車的速度和與牆壁的距離），演算法將情況分類別為兩種型別之一：安全駕駛或即將發生碰撞。條件邏輯自然被用於分類別，因為其輸出是分類別的；if陳述句給我們一個輸出或另一個輸出。
條件邏輯與啟發式演算法的概念相關。啟發式演算法是一種手工制定的規則，可以應用於某種情況，以幫助理解或對其做出反應。例如，我們的汽車煞車演算法使用的啟發式規則是，如果我們在撞擊牆壁前少於四秒的時間，就應該套用煞車。
啟發式演算法是由人類使用領域知識設計的。這種領域知識可以建立在對真實世界情況的資料收集上。在這方面，我們看似簡單的汽車煞車演算法可能實際上代表了一些深刻、經過深入研究的對真實世界的理解。也許seconds_to_stop的值是在數百萬美元的碰撞測試後得出的，代表了該常數的最佳值。考慮到這一點，很容易看出，即使是一個if陳述句，也可以代表大量的人類智慧和知識，被捕捉並提煉成一段簡單而優雅的程式碼。
我們的汽車煞車例子非常簡單——但當與訊號處理結合時，條件邏輯可以做出一些相當複雜的決策。例如，假設你正在建立一個預測性維護系統，旨在根據工業機器的聲音提醒作業員機器的健康狀況。也許機器在即將故障時會發出一種特徵性的高音尖鳴。如果你捕捉音訊並使用傅立葉變換將其轉換到頻域，你可以使用簡單的if陳述句來確定何時發生尖鳴並通知作業員。
除了if陳述句之外，你還可以使用更複雜的邏輯來根據已知規則解釋情況。例如，工業機器可能會使用手寫演算法，透過根據內部溫度和壓力測量值改變其速度來避免損壞。該演算法可能會直接計算溫度、壓力和RPM，利用程式碼中捕捉到的人類洞察力。
如果它適用於你的情況，條件邏輯和其他手寫演算法可以非常出色。它易於理解、除錯和測試。沒有未指定的行為風險：程式碼要麼分支到一邊，要麼分支到另一邊，所有路徑都可以用自動化測試來執行。它執行速度極快，並且可以在任何可想象的裝置上工作。
使用啟發式演算法有兩個主要的缺點。首先，開發它們可能需要大量的領域知識和程式設計專長。領域知識並不總是可用的——例如，一家小公司可能沒有資源進行昂貴的研究，以瞭解系統的基本數學規則。此外，即使有領域知識，也不是每個人都具備設計和實作啟發式演算法所需的專業知識。
第二個大缺點是組合爆炸的概念。情況中存在的變數越多，就越難以使用傳統的電腦演算法進行建模。一個很好的例子是國際象棋遊戲：有這麼多的棋子和這麼多可能的移動，要用傳統方法建模遊戲幾乎是不可能的。
圖表說明
以下是一個簡單的Plantuml圖表，用於展示條件邏輯的工作流程： 圖表翻譯： 此圖表展示了一個簡單的決策過程。首先，它檢查是否即將發生碰撞。如果是，則套用煞車；如果不是，則繼續行駛。無論結果如何，最終都會結束這個過程。
邊緣AI的機器學習演算法與挑戰
在前面的章節中，我們討論了使用條件邏輯來建立演算法的困難。特別是在處理複雜的資料時，手動編寫邏輯變得越來越困難。幸運的是，機器學習演算法可以解決這個問題。
機器學習的基本概念
機器學習是一種建立演算法的特殊方法。它不是透過手動編寫邏輯，而是透過探索大量的資料來發現規則。機器學習演算法可以執行各種功能任務，從分類別到轉換。關鍵要求是擁有一個資料集，這是用於訓練模型的資料集合。
機器學習的訓練過程
機器學習的訓練過程通常在佈署之前進行，而推斷則發生在邊緣裝置上。訓練機器學習模型需要大量的計算資源和資料，因此通常在裝置之外進行。
監督式學習與無監督式學習
在邊緣AI中，有兩種主要的方法來處理機器學習資料集：
- 監督式學習：資料集已經被專家標記，以幫助機器學習演算法理解資料。
- 無監督式學習：演算法在沒有人類幫助的情況下識別資料中的結構。
機器學習的挑戰
機器學習演算法依賴於訓練資料來做出預測。如果輸入資料與訓練資料有顯著差異，演算法將產生無用的輸出。避免這個問題是使用機器學習時的關鍵關注點。
古典機器學習演算法
古典機器學習涵蓋了大多數在實踐中使用的演算法。以下是一些對邊緣AI最有用的古典機器學習演算法：
迴歸分析（監督式）
學習輸入和輸出之間的數學關係，以預測連續值。易於訓練，執行速度快，資料需求低，且具有高度的可解釋性。
邏輯迴歸（監督式）
一種導向分類別的迴歸分析，用於學習輸入值和輸出類別之間的關係。
支援向量機（監督式）
使用複雜的數學來學習比基本迴歸分析更複雜的關係。資料需求低，執行速度快，可以學習複雜系統，但訓練困難且可解釋性低。
決策樹和隨機森林（監督式）
使用迭代過程來構建一系列if陳述式，以預測輸出類別或值。易於訓練，執行速度快，具有高度的可解釋性，可以學習複雜系統，但可能需要大量訓練資料。
卡爾曼濾波器（監督式）
根據測量歷史預測下一個資料點。可以考慮多個變數以提高精確度。經常在裝置上訓練，資料需求低，執行速度快，易於解釋，但只能建模相對簡單的系統。
最近鄰（無監督式）
根據資料與已知資料點的相似程度進行分類別。經常在裝置上訓練，資料需求低，易於解釋，但只能建模相對簡單的系統，且在資料點眾多時執行速度慢。
聚類別（無監督式）
學習將輸入按相似性分組，但不需要標籤。經常在裝置上訓練，資料需求低，執行速度快，易於解釋，但只能建模相對簡單的系統。
古典機器學習演算法的優缺點
古典機器學習演算法是一套令人難以置信的工具，用於解釋特徵工程管道的輸出並根據資料做出決策。它們涵蓋了從高效到靈活的範圍，可以執行許多功能任務。另一個主要優點是它們往往具有很高的可解釋性——很容易理解它們如何做出決定。
然而，古典機器學習演算法也有一些缺點。它們能夠建模的系統複雜度相對較低，這意味著要獲得最佳結果，需要選擇合適的演算法。此外，除錯和解釋結果需要一定的藝術和科學。
內容解密：
這段程式碼展示瞭如何使用scikit-learn函式庫實作簡單的邏輯迴歸。首先，我們載入了iris資料集，並將其分割為訓練集和測試集。然後，我們建立了一個邏輯迴歸模型，並使用訓練集對其進行訓練。最後，我們使用測試集進行預測，並輸出預測結果。
- 載入必要的函式庫：我們使用了
sklearn.linear_model中的LogisticRegression類別，以及sklearn.datasets中的load_iris函式來載入iris資料集。 - 資料預處理：我們將iris資料集分割為特徵（X）和目標（y），並進一步將其分割為訓練集和測試集。
- 建立邏輯迴歸模型：我們建立了一個
LogisticRegression例項，並設定了max_iter引數以確保模型收斂。 - 訓練模型：我們使用訓練集對模型進行訓練。
- 預測測試集：我們使用訓練好的模型對測試集進行預測。
- 輸出預測結果：我們輸出了模型的預測結果。
這段程式碼演示了邏輯迴歸的基本用法，包括資料準備、模型建立、訓練和預測。邏輯迴歸是一種廣泛使用的分類別演算法，尤其適用於二分類別問題。在這個例子中，我們使用了iris資料集，這是一個多分類別問題，但邏輯迴歸仍然可以透過一對多（OvR）或一對一（OvO）策略來處理。
深度學習在邊緣AI中的應用與挑戰
深度學習是一種機器學習技術，主要關注神經網路。近年來，深度學習已發展成為一個龐大的研究領域，廣泛應用於多種領域。深度學習與傳統機器學習分享相同的原理，即使用資料集訓練模型，並在裝置上執行推論。
深度學習的核心概念
深度學習模型是一種由演算法和一組數字（稱為權重或引數）組成的系統。這些引數是在訓練過程中產生的，用於將輸入轉換為所需的輸出。神經網路的概念源自於動物大腦中神經元之間的連線方式。
深度學習的優勢
許多令人驚嘆的人工智慧工程成就都使用了深度學習模型，例如：
- AlphaGo，一個使用深度學習擊敗圍棋頂級選手的電腦程式
- GPT-3，一個能夠生成與人類寫作難以區分的文字模型
- DALL•E，一個能夠根據文字提示生成真實影像和抽象藝術的模型
- GitHub Copilot，一個能夠自動編寫程式碼的軟體工程輔助工具
深度學習模型之所以有效，是因為它們能夠作為通用函式逼近器。數學證明表明，只要能夠將某事物描述為連續函式，深度學習網路就可以對其進行建模。這意味著，對於任何顯示各種輸入和期望輸出的資料集，都存在一個能夠將輸入轉換為輸出的深度學習模型。
深度學習的挑戰
深度學習模型的兩個主要缺點是：
- 訓練難度高：需要大量的資料來訓練模型，而資料往往是稀缺且昂貴的資源。
- 過擬合風險：模型可能會過度學習訓練資料，導致在未見資料上表現不佳。
程式碼範例：簡單的神經網路模型
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
# 定義一個簡單的全連線神經網路模型
model = Sequential([
Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)),
Dense(32, activation='relu'),
Dense(10, activation='softmax')
])
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 模型摘要
model.summary()
內容解密：
- 匯入必要的TensorFlow函式庫：使用
tensorflow和tensorflow.keras來構建神經網路模型。 - 定義模型架構：使用
Sequential模型來定義一個簡單的全連線神經網路，包含三層：輸入層（784個神經元）、隱藏層（64個神經元，使用ReLU啟用函式）、另一個隱藏層（32個神經元，使用ReLU啟用函式）和輸出層（10個神經元，使用softmax啟用函式）。 - 編譯模型：使用
adam最佳化器和sparse_categorical_crossentropy損失函式來編譯模型，並監控accuracy指標。 - 輸出模型摘要：使用
model.summary()來輸出模型的詳細資訊，包括每一層的引數數量。
邊緣AI中的深度學習模型型別
在邊緣AI中，常見的深度學習模型包括：
- 全連線模型：最簡單的深度學習模型，由堆積疊的神經元層組成。全連線模型能夠學習任何函式，但在處理具有空間關係的輸入（如原始時間序列或影像資料）時表現不佳。
深度學習模型訓練流程
@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle
title ML 演算法型別與邊緣 AI 應用
package "演算法型別 (功能分類)" {
component [分類 Classification] as classify
component [迴歸 Regression] as regress
component [物件偵測/分割] as detect
component [異常檢測] as anomaly
component [聚類 Clustering] as cluster
component [維度縮減] as dimred
}
package "實作方法" {
component [條件判斷] as rule
component [啟發式演算法] as heuristic
component [古典 ML] as classical
component [深度學習] as dl
}
package "邊緣 AI 應用" {
component [預測性維護] as predictive
component [影像辨識] as imageai
component [異常行為檢測] as abnormal
component [虛擬感測器] as virtual
}
package "邊緣限制" {
component [模型大小] as size
component [運算速度] as speed
component [功耗限制] as power
}
classify --> classical : 傳統
classify --> dl : 深度
regress --> virtual : 數值預測
detect --> imageai : 視覺應用
anomaly --> abnormal : 偵測
cluster --> dimred : 降維
classical --> size : 較小
dl --> size : 需壓縮
speed --> power : 權衡
note right of classify
分類類型：
- 二元分類
- 多類別分類
- 多標籤分類
end note
note right of dl
深度學習：
- CNN/RNN
- 量化/剪枝
- 模型壓縮
end note
@enduml
圖表翻譯： 此圖示展示了深度學習模型的訓練流程。首先進行資料收集，接著是資料預處理。然後定義模型並進行訓練。訓練完成後進行模型評估。如果評估透過，則將模型佈署到實際應用中；如果評估不透過，則傳回訓練階段進行調整。