编排基于机器学习的物联网应用的开发生命周期：分类法与综述
分布式、并行与集群计算
2020-06-02 v5 机器学习
网络与互联网体系结构
摘要
机器学习 (ML) 与物联网 (IoT) 是互补性的进展：ML 技术以智能释放 IoT 的全部潜力，而 IoT 应用日益将传感器采集的数据输入 ML 模型，从而利用结果改进其业务流程与服务。因此，编排涵盖 IoT 应用整体开发生命周期中模型训练与部署的 ML 流水线常导致复杂的系统集成。本文对基于 ML 的 IoT 应用的开发生命周期提供了全面而系统的综述。我们勾勒出核心路线图与分类法，并随后评估与比较了各阶段所使用的现有标准技术。
引用
@article{arxiv.1910.05433,
title = {Orchestrating the Development Lifecycle of Machine Learning-Based IoT Applications: A Taxonomy and Survey},
author = {Bin Qian and Jie Su and Zhenyu Wen and Devki Nandan Jha and Yinhao Li and Yu Guan and Deepak Puthal and Philip James and Renyu Yang and Albert Y. Zomaya and Omer Rana and Lizhe Wang and Maciej Koutny and Rajiv Ranjan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.05433},
year = {2020}
}
备注
50 pages, Accepted by ACM Computing Surveys (CSUR)