機器學習通常與大數據相關，但這種情況正在迅速變化。雖然物聯網、邊緣計算和智能邊緣設備可以說讓大數據變得有用，但并非所有邊緣數據都有用。因此，需要在邊緣對數據進行分析，以將信號與噪聲分開。
其他類型的模式識別也發生在邊緣，例如描述氣候對農作物或有心臟病發作風險的人的影響。確定現場某物的狀態需要機器學習，然而，物聯網設備往往是低功耗設備，這就需要引入TinyML邊緣分析。
“TinyML 已經被用于語音和圖像識別、神經網絡和其他應用。”培訓平臺提供商 Data Science Dojo 的數據科學實習生 Muhammad Taimoor 說。 “這是一個簡單、直觀的機器學習 API，對于任何有興趣了解更多機器學習知識的人來說，也是一個很好的起點。”
Google 的 TensorFlow Lite 是最受歡迎的 TinyML 開源深度學習框架。它使開發人員和數據科學家能夠在移動和物聯網設備上部署機器學習模型。
有幾個當前和潛在 TinyML示例。
預測性維護
Loftera是一家面向英國家庭的價格比較和家居裝修建議網站，計劃使用 TinyML 對建筑機械進行預測性維護。
Loftera 首席執行官 Zac Houghton 表示：“由于機器容易出現故障，因此可以通過使用預測性維護來節省大量資金。
農業科技
瑞典邊緣 AI 產品公司 Imagimob 正在與一個涉及整個歐洲 55 個組織的歐盟項目合作，以了解 TinyML 和云服務如何在農作物管理和牲畜方面為公司提供支持。
在農作物管理演示中，Imagimob 為兩臺拖拉機配備了 Dialog IoT Kit（博世傳感器）設備，并在儀表板支架上安裝了 Android。然后，數據要么由操作員實時標記，要么通過查看智能手機視頻流在后期制作中標記。使用 Imagimob 的 AI 軟件，訓練了許多神經網絡，并與傳感器、電池和遠程 (LoRa) 無線電一起部署。這使農民可以使用來自加速度計和陀螺儀傳感器的數據來監控移動資產。最終結果通過 LoRa 網絡以近乎實時的方式定期發送。
Imagimob 還使用相同的工具來監測牲畜的健康。
零售
據FindPeopleFast首席執行官丹妮拉·索耶 (Daniela Sawyer) 稱，公司開發人員正在涉足雜貨店監控業務。
“超市通常很難跟蹤貨架上的商品。目前這是由人工完成的，并且經常發生故障，”索耶說。 “我們的系統將包含一個攝像頭、有關被監控貨物的預定義信息以及數量。一旦需要補貨，系統就會自動發送警報。”
數據隱私和安全
為了數據隱私和安全，在本地分析數據可能會更好。示例包括從可穿戴設備收集的臨床試驗或醫療保健數據。具體來說，TinyML 可用于：
監測高危人群的生命體征；
預測性篩查；
就診后的患者監測；
跟蹤退化健康狀況的軌跡。
可持續性
深度學習模型往往需要大量計算能力，這會增加公司的碳足跡。雖然 TinyML 不會取代這些模型，但它確實提供了一種更可持續的方法來分析邊緣的物聯網數據過剩。
智能照明公司 Yeelight 的技術專家 Hassan Usmani 表示：“讓開發人員更容易使用 TinyML，對于將廢棄數據轉化為可操作的見解以及在廣泛的行業中創建新應用至關重要。隨著新型人機界面的出現和智能設備數量的增長，TinyML 有可能使邊緣的人工智能和計算無處不在、更便宜、可擴展和更可預測。”
客戶體驗
超個性化是最新的客戶體驗趨勢。為了實現它，公司必須從他們的核心和關鍵任務系統中獲取他們對客戶的了解，并在任何給定時間將其與用戶的上下文結合起來。實現這一點需要 TinyML 在邊緣了解客戶的行為。
存在類似的用于人身安全的用例。例如，如果一個行人走在街上突然腎上腺素飆升、尖叫并開始奔跑，那么這個人的 GPS 坐標和行為數據可能會被發送到應急小組. 然后，該團隊將通過將數據與其他可用數據（例如視頻片段或目擊者的電話）交叉引用來驗證數據。
許多不同行業和垂直領域的更多組織將采用 TinyML 來幫助在邊緣實時分析低功耗設備上的數據。
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