NXP TSS 學習筆記 - Time Series Studio 簡介

關鍵字 :Time_seriesNXPAI

隨著大數據充斥著我們的周遭,常看到例如天氣、股價、空氣品質..等,這些數據也會搭配著時間,專家們透過這些數據來進行分析與預測。

因此,Time Series 演算法就是專門用來做這部分的分析。

NXP 也隨著科技趨勢,在既有的 eIQ Toolkit 加入了 Time Series Studio 工具,以下就是相關的介紹。

一、什麼是 Time Series

Time Series (時間序列分析)是一種將基於時間順序排列的數據集進行分析,透過歷史資料來理解數據行為並且預測未來的趨勢或變化,因此可以用來解決一些與時間有關的數據的問題。

在我們的生活中有很多應用,並涵蓋許多不同的領域,例如:

  • 股票市場分析:透過歷史股價來分析或預測股價走勢、波動以及交易量
  • 心律監測:追蹤用戶的心律變化,用以檢測用戶是否疲勞或心理壓力
  • 能源管理:分析用戶家庭用電狀況,進而優化電力的消耗
  • 設備健康管理:監測設備運作狀態以檢測是否存在異常,降低設備無預警停機狀況

 二、NXP Time Series Studio 

為了在邊緣設備上推動人工智慧(AI),NXP 推出了 eIQ Time Series Studio(簡稱 TSS),這是 eIQ AI 工具系列中的最新的工具。

TSS 是一個基於時間序列功能整合的工具,並且能透過產出的模型部屬到 NXP SoC 產品的專案中。

它提供了友善的 GUI 介面,即使沒有機器學習知識的小白,也能夠建立自己的 AI 模型。

三、TSS Workflow

TSS 提供了許多功能。包含時間序列數據記錄、數據可視化、數據分析、機器學習自動優化、模型模擬以及產生部署所需的 Library。

操作 TSS 流程包含使用者可以導入自己的時間序列的數據集,或是範例所提供的數據集進行訓練。

從數據集訓練之後,IDE 會列出最佳的模型列表,供使用者選擇合適的模型。

使用者再根據目標裝置,操作 TSS 產生出對應的 API Header 以及運行所需的 Library。

以下圖示展示了完整的 Workflow:


(圖片來源:NXP)

四、TSS 系統架構

TSS 主要由前端 GUI、後端 Shell 指令以及能夠產生原始碼的雲端伺服器所組成。

支援多種 IDE 編譯器,能讓使用者快速開發所需功能,下圖展示了系統架構:


(圖片來源:NXP)

4.1. Customer Dataset

使用者可以根據訓練以及測試的需求,來自行調整自己的數據集。

數據集分為 Training Dataset 和 Testing Dataset 兩部分,使用者可以在開始訓練之前,透過此 IDE 指定數據分配的比例,預設為 8:2 。


(圖片來源:NXP)

Training Dataset : 用來進行模型訓練。合適的數據集大小以及 Training/Validation 比例能夠增加準確性和模擬結果。

Testing Dataset : 在模擬情況下測試在訓練中未看過的數據。可用來檢測模型是否有過擬合以及是否具備良好的泛化能力。

下圖展示了數據集分割的方式 : 

4.2. GUI 介面

友善的前端 GUI 圖形化介面,能夠支援 Windows 以及 Linux 系統,並且與後端伺服器串接。

前端的 GUI 包含的功能如下:

Task Selection

在任務上,主要分成三類,分別是異常檢測、分類與回歸。使用者可根據自行的任務進行選擇,如下圖紅框內容:

Project Settings

根據使用者的硬體資源進行配置,例如 CPU 類型、Flash 和 RAM 大小限制。

Dataset Input

支援導入數據並透過可視化方式來查看數據。

Model Training

根據設定配置來進行自動化機器學習,在訓練過程中查看訓練的狀況,並且在左下角列出訓練模型清單。

Model Benchmarking

顯示測試詳細資訊,包含準確度、Flash 和 RAM 大小、混淆矩陣..等關鍵指標。

Model Emulation

用來模擬並且生成需要的 Library,並可在電腦端運行。

Model Deployment

最後產生出的 Library 能夠支援不同的編譯器,例如 MCUXpresso、Keil 或 IAR ..等。

也可以產出 MCUXpresso 專案,讓使用者更便利的開發。

五、參考資料

關於更多 TSS 操作介紹,可於 NXP 下載 eIQ Tool。

官網連結:Link

完成安裝並開啟 eIQ,點選 Time Series。

更多詳細文件可點選 Doucmentation!

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