边缘计算

机器学习系统以前是使用一个样本数据集来训练，然后由开发者的机器学习模型进行测试的。虽然这是一个很好的方法来训练和测试数据，但是有限的数据量并没有涵盖从用户端输入的各种场景。

现在，对于高效的人工智能和机器学习模型，需要大量的数据。属于不同类别、相似之处、种类和形式的数据更有可能产生高效的机器学习和人工智能模型。在这里，大数据在游戏中跳跃。大数据，一个大名字在自动化机器学习模型方面有着巨大的力量，在结果中具有更好的准确性和精确性。大数据是由数字用户产生的，并被认为是实际数据，显示了他们的兴趣、活动和行为，帮助各种企业分析特定参数下的人类行为。同样的数据可以用来训练模型。

边缘计算

云计算是分布式计算，其中数据被处理和存储，计算是在架构的边缘完成的。这是一项在整个行业中使用的尖端技术。物联网 (IoT) 中使用了边缘计算的概念，允许系统直接从源收集、处理和分析数据。从潜在的范围来看，边缘计算是使用大数据的人工智能的小规模表示。物联网设备包括各种传感器、功能、规格和微处理器，用于以分散和自主的方式工作。他们收集数据并将其发送到一些云存储，在那里所有的数据都可以根据需要被看到和过滤。

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编译者/作者：zhong本聪

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