論文の概要: A Machine Learning-oriented Survey on Tiny Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11932v2
- Date: Tue, 26 Sep 2023 14:03:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 17:04:14.117131
- Title: A Machine Learning-oriented Survey on Tiny Machine Learning
- Title（参考訳）: Tiny Machine Learningに関する機械学習指向調査
- Authors: Luigi Capogrosso, Federico Cunico, Dong Seon Cheng, Franco Fummi,
Marco Cristani
- Abstract要約: Tiny Machine Learning(TinyML)の出現は、人工知能の分野に積極的に革命をもたらした。
TinyMLは、社会、経済、個人が効果的なAI融合コンピューティング技術を採用するのを助けるために、第4および第5次産業革命において不可欠な役割を担っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.690117347832722
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The emergence of Tiny Machine Learning (TinyML) has positively revolutionized
the field of Artificial Intelligence by promoting the joint design of
resource-constrained IoT hardware devices and their learning-based software
architectures. TinyML carries an essential role within the fourth and fifth
industrial revolutions in helping societies, economies, and individuals employ
effective AI-infused computing technologies (e.g., smart cities, automotive,
and medical robotics). Given its multidisciplinary nature, the field of TinyML
has been approached from many different angles: this comprehensive survey
wishes to provide an up-to-date overview focused on all the learning algorithms
within TinyML-based solutions. The survey is based on the Preferred Reporting
Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodological flow,
allowing for a systematic and complete literature survey. In particular,
firstly we will examine the three different workflows for implementing a
TinyML-based system, i.e., ML-oriented, HW-oriented, and co-design. Secondly,
we propose a taxonomy that covers the learning panorama under the TinyML lens,
examining in detail the different families of model optimization and design, as
well as the state-of-the-art learning techniques. Thirdly, this survey will
present the distinct features of hardware devices and software tools that
represent the current state-of-the-art for TinyML intelligent edge
applications. Finally, we discuss the challenges and future directions.
- Abstract（参考訳）: TinyML(Tiny Machine Learning)の出現は、リソース制約のIoTハードウェアデバイスと学習ベースのソフトウェアアーキテクチャの共同設計を促進することによって、人工知能の分野に積極的に革命をもたらした。
TinyMLは、社会、経済、個人が効果的なAI融合コンピューティング技術(スマートシティ、自動車、医療ロボティクスなど)を採用するのを助けるために、第4および第5次産業革命において重要な役割を担っている。
この総合的な調査は、TinyMLベースのソリューション内のすべての学習アルゴリズムに焦点をあてた最新の概要を提供したいと考えている。
The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses(PRISMA)の方法論的流れに基づいており、体系的で完全な文献調査を可能にしている。
特に、まず、TinyMLベースのシステムを実装するための3つの異なるワークフロー、すなわちML指向、HW指向、共同設計について検討する。
第2に,TinyMLレンズの学習パノラマを網羅する分類法を提案し,モデル最適化と設計の異なるファミリと最先端の学習技術について詳細に検討する。
第3に、この調査では、TinyMLインテリジェントエッジアプリケーションの現状を表す、ハードウェアデバイスとソフトウェアツールの異なる特徴を提示する。
最後に,課題と今後の方向性について論じる。
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