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迎賓機器人柔性軟體關節的靈巧手 |
| 編輯： 來源：CAAI認知系統與信息處理專委會 時間：2023/6/16 |
機器人柔性軟體關節的靈巧手的手指大多為一體化設計，如氣動柔性靈巧手，Soft Neuroprosthetic Hand、RBO Hand2和Pneumatic bionic hand。 這種靈巧手的手指沒有具體區分指節和關節的部分或其中一段設置剛性體作為手指指節。一般使用氣動或液壓驅動，通過向手指施加空氣或液壓壓力來使靈巧手指彎曲，以模擬人類手指彎曲。在不同氣壓或液壓的影響下，手指可以前后擺動，柔軟性和交互性能好。不足之處是關節承受能力差，手指彎曲抓力不足。
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AutoML技術路徑
1 數據預處理和特征工程自動化;2 超參數優化自動化;3 模型選擇自動化;4 模型繼承自動化,將多個模型組合起來以提高預測性能的過程
MLOps技術路徑
1 需求分析與開發;2 數據工程流水線;3 模型試驗流水線;4 DevOps;5 持續訓練流水線;6 持續部署流水線;7 持續監控流水線
數據為中心MLOps與模型AutoML為中心的不同
MLOps側重于用于訓練和評估ML模型的數據.數據的質量和數量更關鍵;AutoML優先考慮尋找最佳算法或神經網絡架構來解決手頭的問題
平臺對于數據驅動的AI重要性
有助于管理數據驅動AI解決方案的可擴展性;共享見解和共同處理數據和模型的工具和功能;幫助跟蹤實驗,管理模型版本并確保結果的可重復性
以數據為中心的AI應用優勢顯著
數據驅動的AI可以提高泛化能力;擴充或優化用于訓練的數據來微調模型更容易;數據驅動的AI協助模型抵抗對抗性攻擊;鼓勵遷移學習
以模型為中心的AI應用痛點：資源、成本要求高等
模型驅動的AI通常涉及具有大量參數的復雜模型;模型驅動的AI中復雜模型的訓練需要時間長;復雜模型通常較難解釋和理解 |
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