論文の概要: A Comprehensive Review and a Taxonomy of Edge Machine Learning:
Requirements, Paradigms, and Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08571v2
- Date: Fri, 15 Sep 2023 14:20:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-18 18:47:59.179598
- Title: A Comprehensive Review and a Taxonomy of Edge Machine Learning:
Requirements, Paradigms, and Techniques
- Title（参考訳）: エッジ機械学習の包括的レビューと分類:要件,パラダイム,テクニック
- Authors: Wenbin Li, Hakim Hacid, Ebtesam Almazrouei, Merouane Debbah
- Abstract要約: エッジコンピューティング(EC)と人工知能(AI)の連合は、エッジAIの概念を推進し、エンドユーザ環境に近いインテリジェントなソリューションを提供した。
機械学習(ML)は、ここ数年でAIの最も先進的な分野であり、エッジ環境における奨励的な結果と応用を示している。
本稿では,Edge ML技術に関する包括的分類と体系的レビューを提供することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.964672966134971
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The union of Edge Computing (EC) and Artificial Intelligence (AI) has brought
forward the Edge AI concept to provide intelligent solutions close to the
end-user environment, for privacy preservation, low latency to real-time
performance, and resource optimization. Machine Learning (ML), as the most
advanced branch of AI in the past few years, has shown encouraging results and
applications in the edge environment. Nevertheless, edge-powered ML solutions
are more complex to realize due to the joint constraints from both edge
computing and AI domains, and the corresponding solutions are expected to be
efficient and adapted in technologies such as data processing, model
compression, distributed inference, and advanced learning paradigms for Edge ML
requirements. Despite the fact that a great deal of the attention garnered by
Edge ML is gained in both the academic and industrial communities, we noticed
the lack of a complete survey on existing Edge ML technologies to provide a
common understanding of this concept. To tackle this, this paper aims at
providing a comprehensive taxonomy and a systematic review of Edge ML
techniques, focusing on the soft computing aspects of existing paradigms and
techniques. We start by identifying the Edge ML requirements driven by the
joint constraints. We then extensively survey more than twenty paradigms and
techniques along with their representative work, covering two main parts: edge
inference, and edge learning. In particular, we analyze how each technique fits
into Edge ML by meeting a subset of the identified requirements. We also
summarize Edge ML frameworks and open issues to shed light on future directions
for Edge ML.
- Abstract（参考訳）: エッジコンピューティング(EC)と人工知能(AI)の連合はEdge AIの概念を推進し、エンドユーザ環境に近いインテリジェントなソリューションを提供し、プライバシ保護、リアルタイムパフォーマンスへの低レイテンシ、リソース最適化を実現した。
機械学習(ML)は、ここ数年でAIの最も先進的な分野であり、エッジ環境における奨励的な結果と応用を示している。
それにもかかわらず、エッジコンピューティングとAIドメインの両方のジョイント制約のため、エッジパワーのMLソリューションはより複雑であり、対応するソリューションは、データ処理、モデル圧縮、分散推論、エッジML要求のための高度な学習パラダイムといった技術で効率的かつ適応することが期待されている。
Edge MLの注目が学術的および工業的コミュニティの両方で集まっているという事実にもかかわらず、この概念の共通理解を提供するために、既存のEdge ML技術に関する完全な調査が欠如していることに気づきました。
そこで本研究では,既存のパラダイムやテクニックのソフトコンピューティング的側面に着目し,包括的分類とエッジML手法の体系的レビューを実現することを目的とする。
まず、共同制約によって駆動されるEdge ML要件を特定します。
次に、エッジ推論とエッジ学習という2つの主要な部分をカバーする、20以上のパラダイムとテクニックとその代表的作業を調査します。
特に,特定要件のサブセットを満たすことで,各手法がエッジmlにどのように適合するかを分析する。
Edge MLフレームワークとオープンイシューを要約して、Edge MLの今後の方向性を明らかにします。
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