（安徽合肥巢湖 238000）
摘要：机器学习作为人工智能的一种科学，是研究如何使用机器来模拟人类学习和活动。当机器学习在我们的移动设备上使用后，即可学习移动设备使用者的操作规律，并且记录数据，构建函数，让使用者在机器学习以后的操作更加方便快捷。不妨设想，移动设备达到高智能化后，当操作者使用移动设备时，只需一步简单操作，移动设备即可知道操作者的下一步目的，并代替操作者执行。但是机器学习的工作负载极大，计算量大，需要大量存储器带宽，这也正是移动设备面临的最大挑战。
关键词：机器学习；移动设备；Arm NN；端处理；云处理
引言
本篇文章研究的目的是通过在移动设备上实现机器学习，使移动设备逐渐趋近于操作者使用特性的移动设备，通过日常的使用习惯构造属于自己的函数模型。
机器学习作为人工智能的一种科学，在我们的移动设备上使用后，即可学习移动设备使用者的操作规律，并且记录数据，构建函数，让使用者在机器学习以后的操作更加方便快捷。不妨设想，当移动设备的操作者的移动设备达到全面智能化后，当操作者使用移动设备时，只需一步简单操作，移动设备即可知道操作者的下一步目的，并代替操作者执行，生活变得更加方便快捷。
意图在移动设备上实现机器学习，简单能设想到的方式有两种:云智能和端智能。云智能指的是采集后的数据需要通过网络传输到云端，由云端进行计算后，再将决策发回前端设备执行。与云智能相对应的是端智能，又称端侧智能，指的是数据的采集、计算、决策都在前端设备进行。
一、如何在移动设备上实现机器学习
1.前端机器学习
前端机器学习即指机器学习的过程：数据的采集，计算，决策都在移动设备上进行。但是这种方式对于移动设备的要求相当的高，极高性能的CPU等一系列硬件支持，也因此它的应用一直被局限在大型数据中心里，距离普通用户存在很长一段距离，大多数时候，人工智能「实时处理」应用将数据发送到远端数据中心，通过那里的GPU来处理，物理距离造成了不可避免的延迟。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆使用超级计算机进行实时处理是不实际的，转换思路，努力让机器学习在移动设备的CPU中运行。如何完成这项工作才是本篇文章所要解决的关键问题。
1.1设计超轻量级模块框架，例如Caffe（卷积神经网络框架）。Caffe框架理念就是尽可能本着模块化的原则，这样使新的数据格式，网络层和损失函数容易扩展。Caffe可以提供一个用于训练，测试，微调和开发模型完整的工具包，其同时也拥有完善文档的例子用于这些工作，并且Caffe提供已经训练好的模型，在不用写代码的情况下，就可以快速的开发出新的应用，这为引言中想要的机器自学习也提供了极大的便利。可以根据Caffe这一开发理念尽量构建轻量级模块框架。
1.2硬件的问题依然不可忽略，底层硬件也不可忽略，将超轻量级模块转换后导入底层平台也是最为关键的一部分，所以需要一个枢纽来实现这种无缝转接。可以参考Arm NN（ArmNN技术也就是人工神经网络技术。人工神经网络是一种通过模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，人工神经网络通过调节系统内部大量节点之间相互连接的关系,并对其之间关系进行信息处理，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力。人工神经网络技术就是根据人工神经网络而提出来的，用来处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统技术，利用人工神经网络技术，可以通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理。），该技术可以桥接了现有神经网络框架（例如上文提到的Caffe）与在嵌入式Linux（可装在移动设备中的一种操作系统）平台上运行的底层处理硬件。我们设计的超轻量级框架，经过Arm NN无缝转换结果后可在底层平台上运行。
2.云端机器学习
因为机器学习机器学习的工作负载极大，计算量大，需要大量存储器带宽。本文在此提到的第二种方式，也就是绕过之这一难题，在云端中进行机器学习，最终结果反馈到我们的移动设备，在云端中进行机器学习产生适合自己的函数模型，在我们进行操作时通过网络进行远程调用。
2.1 托管机器学习
其实这种方式与云计算差别不大，操作者将训练模型的任务交给私人公司，私人公司在将为操作者训练好的模型传递给操作者的移动设备，比如亚马逊，谷歌，微软等公司都能为操作者提供此类型服务。
云端机器学习相对于前端机器学习，云端机器学习并没有真正的实现在移动设备上的机器学习。而是通过一种折中的方式达到了机器学习。在没有网络的情况下移动设备一样无法进行机器学习，在有网络的情况下在进行对已经训练好了的模型进行调用时一会产生网络的延迟。
二、结语
综上所述，机器学习在移动设备上实现在现有的科学基础上，具有可行性，若能在移动设备上进行机器学习，将会构建出更具有操作者特性的移动设备。随着未来的科技发展，移动设备进行机器学习终将会普及，移动设备高智能化也将会实现。
参考文献：
[1]李长志，杨波，梁代华，吴冕。探析油气储运中ANN技术的应用【J】。科技经济市场2014（7）.
[2]圣文顺，孙艳文。基于云计算的移动学习网络平台设计【J】。电子技术与软件工程。
[3]闫福全.2012。具备语段服务功能的物联网网关硬件设计【D】。硕士学位论文。湖南：湖南大学
作者简介：姓名：马钰言，出生年月：1998.10.18，性别：男，民族：汉族，籍贯：安徽省阜阳市阜南县，学历：本科，研究方向：物联网工程，
论文作者:马钰言
论文发表刊物:《科技研究》2019年2期
论文发表时间:2019/5/13
标签：机器论文; 设备论文; 操作者论文; 神经网络论文; 云端论文; 模型论文; 操作论文; 《科技研究》2019年2期论文;