人工智能可以是各种各样的事情：用计算机做智能的事情，或者用计算机按照人类做事的方式做智能的事情。二者区别很明显。与我们的大脑相比，计算机的工作方式独特：我们的思维在意识上是串行的，但是实际上是并行的。计算机实际上也是串行的，但是我们可以有不同的处理器，现在也有并行的硬件体系结构。考虑到所有这些因素，尽管我们通常采用这种方式，但很难在并行中并行执行。
作为确认我们理解力的一种机制，模仿人类方法一直是AI的长期努力。如果我们可以从计算机仿真中获得类似的结果，则可以建议我们对正在发生的事情有一个强大的模型。显然，这种联系方式是受挫于对某些认知制品的挫败感而启发的，表明某些先前的标志性模型是近似的，而不是精确的描绘。
当前，信息安全性、通信带宽和处理延迟方面的问题正在将AI从云驱动到边缘。尽管如此，从根本上通过可用于训练和运行大型神经网络的GPU，其可用性在云计算方面取得重大进展的类似AI创新并不适合边缘AI。Edge AI小工具可以在紧张的资源预算下工作，例如，内存、功能和计算能力。
训练复杂的深度神经网络（DNN）已经是一个复杂的过程，并且为边缘目标做准备可能会带来无限地麻烦。鉴于对AI进行边缘训练的常规方法受到限制，因为它们取决于这样的想法，即推理的处理在训练期间是静态表征的。这些静态方法结合了训练后的量化和精简功能，它们没有考虑深度网络在运行时可能需要进行多变的工作。
与上面的静态方法相比，自适应AI是对AI进行培训以及解决当前和将来的计算需求的方式的重要举措。
它之所以能够很快超越传统机器学习（ML）模型的原因，是因为它具有鼓励组织在减少时间、精力和资产的同时实现更好的结果的能力。
稳定、高效、敏捷
自适应AI的三个基本原则是稳定、效率和敏捷性。稳定性是实现高算法精度的能力；效率是指实现低资源使用率（例如计算机、内存和电源）的能力；敏捷性管理是根据当前需求调整操作条件的能力。自适应AI的这三个原则共同规划了针对边缘设备的超级AI推理的关键度量。
数据通知的预测
自适应学习技术利用单个流水线。使用此策略，可以使用不断进阶的学习方法，该方法可以使框架保持更新并鼓励其实现高性能水平。自适应学习过程将筛选并学习对信息和产量值及其相关质量进行的新更改。此外，得益于可能实时改变市场行为的场合，因此，始终保持其准确性。自适应AI确认来自操作环境的输入
并对其进行跟踪以进行数据通知的预测。
可持续系统
自适应学习在大规模构建ML模型时解决了这些问题。由于该模型是通过流方法学准备的，因此对于噪声处理非常重要的空间非常贫乏的数据集，它的熟练程度很高。该管道旨在处理巨大数据集中的数十亿个特征，而每个记录可以具有许多特征，从而导致数据记录稀疏。
该系统只需要一个管道，而不是将传统的ML管道分为两部分的管道。这提供了快速的解决方案，用于验证想法并在生产中进行简单部署。自适应学习框架的基础展示可与批处理模型系统媲美，但通过发挥作用并从系统获得的反馈中获益，它们的表现要优于其，这无疑使其在长期内更加强大和可持续。
前景
自适应AI将被广泛用于应对不断变化的AI计算需求。在运行时，可以根据所需的算法性能和可用的计算资源来解决运营效率。可以有效改变其计算需求的Edge AI框架是降低计算和内存资源需求的最佳方法。
自适应AI的质量使其在CSP的动态软件环境中具有坚实的基础，在CSP的动态软件环境中，每次框架大修时输入/输出都会变化。 它可以在网络运营、市场营销、客户服务、物联网、安全性的数字化转型中发挥关键作用，并帮助发展客户体验。
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