一位 r/MachineLearning 上的 Reddit 用户正在试图确定嵌入式/边缘机器学习开发者面临的主要耗时环节，特别是针对时间序列传感器数据。该用户正在开发一个与硬件无关的、AI 原生的时间序列数据平台，旨在缓解常见的开发瓶颈。他们正在征求社区意见，了解数据采集、清洗/标注、模型训练还是部署优化消耗了最多的开发者时间。 AI
影响 边缘机器学习领域的开发者正在争论数据采集或数据清洗/标注是否是最大的挑战。
排序理由 该集群是一个讨论论坛帖子，旨在征求关于开发瓶颈的意见，而非主要信息发布或重大行业事件。
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<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>I'm trying to understand where people doing sensor based ML on microcontrollers (IMU, accelerometer, vibration ,that kind of time-series data) actually lose the most time.</p> <p>When you've built something like this, what was the bottleneck:</p>…