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
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。
