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例えば音声情報はテキストに変換して送信するとかすれば消費するバッテリー量・通信コストは減るA:大量データアップロードで消費するバッテリー量・通信コストB:専用チップで情報を絞り込む時に消費するバッテリー量・通信コストとしてA>Bってことなんだと思うあとは個人差に関する処理がサーバでやると無駄にコストがかかるのかもしれない
気になるのは個々のデバイスに保存されるニューラルネットの情報は全体の認識精度や学習時間の向上にも役立つ可能性があるということよくできた認識機はよくできた生成機になり得るのでこれをプライバシーに抵触しないようにどう集めるのかあるいは諦めるのかが気になるところ
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192.168.0.1は、私が使っている IPアドレスですので勝手に使わないでください --- ある通りすがり
エッジデバイスに落とし込むのが流行ってる…? (スコア:1)
Re:エッジデバイスに落とし込むのが流行ってる…? (スコア:0)
例えば音声情報はテキストに変換して送信するとかすれば
消費するバッテリー量・通信コストは減る
A:大量データアップロードで消費するバッテリー量・通信コスト
B:専用チップで情報を絞り込む時に消費するバッテリー量・通信コスト
として
A>Bってことなんだと思う
あとは個人差に関する処理がサーバでやると無駄にコストがかかるのかもしれない
気になるのは個々のデバイスに保存されるニューラルネットの情報は
全体の認識精度や学習時間の向上にも役立つ可能性があるということ
よくできた認識機はよくできた生成機になり得るので
これをプライバシーに抵触しないようにどう集めるのか
あるいは諦めるのかが気になるところ