首页
关于我们
公司简介
专业团队
合作案例
产品详情
最新资讯
公司动态
知识分享
产品中心
ASPICE
ISO26262
ISO21434
敏捷SPICE
资质培训
工具链
培训课程
联系我们
人才招聘
用心服务·专业技术·合作发展 13524704775
NEWS

最新资讯

当前位置:首页 - 最新资讯 - 知识分享

ASPICE 4.0--ML2机器学习架构,如何结合自动驾驶开发的架构设计?-亚远景

发表时间:2024-01-15 作者:亚远景 返回列表

这个过程的目标是建立一个机器学习架构。机器学习架构需要考虑应该用机器学习模型解决的问题。机器学习模型非常擅长识别模式,但有些模型比其他模型更适合特定的问题。例如,通常使用卷积神经网络进行对象检测。机器学习架构必须包含所有必要的机器学习架构元素,如超参数范围和初始值、机器学习模型的详细信息以及MLE.3“机器学习训练”所需的其他可能的软件部分。对于机器学习架构,需要从所有资源关键元素的ML需求中导出资源消耗目标,并且在训练的ML模型和部署的ML模型之间可能会有所不同。训练通常在特定训练环境中进行,该环境在ML训练和验证方法中定义。此外,对于这种环境,还应该定义资源消耗目标,以确保机器学习架构的可行性。

结合自动驾驶软件开发的架构设计,我们可以将上述过程应用于以下方面:

1. 问题定义:首先,我们需要明确自动驾驶软件需要解决的具体问题。这可能涉及到感知、决策制定和控制等方面。

2. 选择合适的模型:根据问题的特点,选择适合的机器学习模型。例如,对于对象检测问题,可以选择卷积神经网络(CNN)来处理图像数据。

3. 构建机器学习架构:根据所选模型的要求,建立机器学习架构。这包括确定超参数的范围和初始值、模型的细节以及其他必要的软件组件。

4. 资源消耗目标:根据自动驾驶软件的需求,确定资源消耗目标。这可能涉及到计算资源、存储资源和通信资源等方面的考虑。

5. 训练和验证环境:定义用于训练和验证机器学习模型的环境。这可能包括数据集的准备、训练算法的选择和性能评估等。

在自动驾驶软件开发中,ML架构设计至关重要。自动驾驶软件需要用到各种ML模型来进行环境感知、决策制定和行为规划。因此,ML架构必须考虑到自动驾驶软件所面临的具体问题,比如目标检测、道路识别等,选择合适的ML模型来解决这些问题。此外,由于自动驾驶软件对性能和资源消耗有严格要求,ML架构还需要明确定义资源消耗目标,以确保训练和部署的ML模型能够在实际环境中高效运行。通过合理设计ML架构,可以帮助自动驾驶软件开发团队更好地满足ML需求,并确保系统的可靠性和安全性。


推荐阅读:

ASPICE 4.0的ML机器学习过程组都包括哪些内容?-亚远景

ASPICE 4.0--ML1机器学习需求分析,是如何在自动驾驶软件开发中应用的?-亚远景

ASPICE 4.0--ML3机器学习训练,如何结合自动驾驶开发进行机器学习训练?-亚远景

ASPICE 4.0--ML4机器学习测试,如何应用在自动驾驶机器学习测试?-亚远景


推荐服务:

点击预约亚远景ASPICE咨询、评估、“认证”、培训服务

点击查看亚远景ASPICE培训课程

点击查看亚远景ASPICE实施工具-APMS研发过程管理平台


咨询