从监控和访问控制到智能工厂和预测性维护，基于机器学习（ML）模型构建的人工智能（AI）在工业物联网边缘处理应用中已变得无处不在。随着这种普及，支持AI 的解决方案的构建已经变得“大众化”——从数据科学家的专业领域转为嵌入式系统设计人员也需要了解的领域。这种大众化带来的挑战在于，设计人员并不一定具备定义要解决的问题以及以最恰当方式捕获和组织数据的能力。此外，与消费类解决方案不同，工业 AI 实现的现有数据集很少，通常需要用户从头开始创建自己的数据集。
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