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（算力、供电、场地等均受限），相对云上资源建设与维护成本更高。 上述问题的本质来源是数据在边缘产生，而算力却在云端更为充足。也就是说，机器学习服务将边缘产生的数据转换为知识的过程中，一方面需要在边缘快速响应并处理本地产生的数据，另一方面需要云上算力与开发环境的支持。随着边缘设备数来自：其他![]()
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述边云协同机器学习的挑战。 方法背景 在云上执行机器学习是传统而广泛为人所知的方法，基于云侧大规模算力，大部分大型云平台提供商均已提供机器学习服务。然而，机器学习所需的数据却往往并非直接从云平台中产生，而是来自传感器、手机、网关等边缘设备。随着边缘设备的广泛使用和性能提升，将机器来自：其他![]()
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