由 dawei
通过实施边缘原生解决方案，组织可以在本地摄取、丰富和分析数据，在清理过的数据集上执行机器学习模型并提供增强的预测能力。
边缘计算对于需要实时功能的各种物联网驱动的用例至关重要。想想工人的健康和安全监测，包括温度、面部保护和社会疏远。存在安全问题或带宽访问受限的行业，例如采矿和车队，也从边缘计算中受益匪浅。
请记住，边缘优先的物联网计划并不能消除所有的云参与。事实上，边缘解决方案依靠云环境的无限资源来训练和改进现有的机器学习模型。对实时流数据执行机器学习的边缘设备必须定期检查模型准确性和环境随时间的变化。随着模型准确性的漂移，洞察随后会被发送回云端，其中包括代表需要重新训练当前模型的异常活动的数据。一旦模型经过微调，它们就会被推回到边缘，从而形成一个持续的、闭环的过程，产生更高质量的预测洞察力，以提高资产绩效、流程改进和产品质量。