手机芯片上的人工智能模块哪家强

高通的最新处理器骁龙8G2人工智能算力每秒能够达到百万一次，联发科的也是这个水平，而苹果a系列a15的人工智能芯片的算力就能够达到15万一次，到底是，到底是联发科和高通偷换了概念呢？还是苹果的人工智能算力真的不如高通和联发科

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

这篇博客: 钉钉杯初赛A题建模-多模型融合预测银行卡诈骗模型（详细代码、解释）中的 欠采样流水线模型训练分数 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:

def under_accuracy_scores(x_train, y_train):
    for key, classifier in classifiers.items(): # 遍历每一个分类器，分别训练、计算得分
        # 欠采样
        under_pipe = Pipeline([
            ('preprocessing', preprocessing),
            ('sampler', RandomUnderSampler() ), # The data is highly imbalanced, hence undersample majority class with RandomUnderSampler 
            ('classifier', classifier)
        ])
        under_pipe.fit(x_train, y_train)
        training_score = cross_val_score(under_pipe, x_train, y_train, cv=5) # 5折交叉验证
        print("Classifier Name : ", classifier.__class__.__name__,"  Training Score ：", round(training_score.mean(), 4)*100,'%')

print("欠采样的各个分类模型的训练分数：")
under_accuracy_scores(X_train,y_train)

欠采样的各个分类模型的训练分数：
Classifier Name :  KNeighborsClassifier   Training Score ： 99.26 %
Classifier Name :  DecisionTreeClassifier   Training Score ： 99.99 %
Classifier Name :  RandomForestClassifier   Training Score ： 99.99 %
Classifier Name :  BaggingClassifier   Training Score ： 99.99 %
Classifier Name :  SGDClassifier   Training Score ： 92.46 %
Classifier Name :  XGBClassifier   Training Score ： 99.99 %

综上过采样和欠采样的模型训练分数：

过采样的模型比欠采样的模型训练分数高
在过采样模型中，决策树模型、随机森林模型、Bagging模型、XGBoost模型的训练分数达到了100%，我们选择这四个模型作为分类模型，
后面对这四个模型进行最优参数搜索、融合模型

以下回答来自chatgpt:
对于“手机芯片上的人工智能算力”这个问题，参考资料中并没有给出直接相关的信息。作为一名资深的IT专家，应该了解手机芯片上的人工智能模块涉及到的一些概念和技术，以下是一些可能有用的内容：
1. 模型优化：对于人工智能模型的优化，包括算法优化和硬件加速两个方向。算法优化可以通过改进模型结构、调整参数等方式来提升模型的性能；硬件加速则是通过优化硬件架构或者使用专用硬件来提升计算速度。
2. 模型压缩：由于手机等移动设备的计算能力有限，需要对人工智能模型进行压缩以满足硬件资源限制。模型压缩的技术包括剪枝、量化、低秩分解等。
3. 硬件架构：手机芯片上的人工智能模块通常采用专门设计的硬件架构，比如高通的Hexagon DSP、华为的NPU等。这些架构都有各自的特点和优势，需要根据具体的应用场景进行选择。
4. 硬件加速API：除了使用专门的硬件架构外，手机芯片上的人工智能模块还可以通过硬件加速API来实现加速。比如，Android系统提供了NNAPI（Neural Networks API）来支持硬件加速的人工智能模型。
综上，回答“手机芯片上的人工智能模块哪家更强”这个问题并不是一个简单的比较问题，需要结合具体的应用场景、算法和硬件条件来进行评估。如果要具体评估某个芯片的人工智能性能，可以使用一些常见的性能评测工具，比如MLPerf。如果需要进行人工智能模型压缩方面的优化，可以参考一些常见的压缩算法和工具，比如TensorFlow Lite和Facebook的FBNet等。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

手机芯片上的人工智能模块 哪家强

手机芯片上的人工智能模块哪家强