了解AI与ML，尤其是对于工业和嵌入式应用

人工智能已经存在了相当长的一段时间，无论是真实的还是科幻小说的。真正的人工智能，在当今许多嵌入式应用程序中都很有用的人工智能，大约在十年前以完整形式出现。人工智能使用的早期例子包括语音和其他声音识别，以及最低水平的自动驾驶。

随着这些进步，机器学习（ML）应运而生，它是AI的一个子集。从高层次来看，人工智能通常解决需要人类智能的任务。或者，ML 通过从数据中学习并进行预测来解决特定任务。

出于嵌入式计算空间的目的，ML的定义涉及使用数据和算法来逐步提高嵌入式计算机的准确性。使用统计方法，训练算法进行预测，并找到与使用中的设备相关的关键见解。根据应用程序、用户、环境和其他参数，这些见解可用于动态驱动应用程序内的决策。

机器学习算法通常使用加速解决方案开发的框架创建，例如TensorFlow和PyTorch。在过去几年中，此类框架越来越受欢迎。

将深度学习添加到列表中

有时也可以与机器学习互换使用的术语是深度学习。你可以说 ML 和深度学习是同义词，因为深度学习也是 AI 的一个子集。深度学习和机器学习的不同之处在于每种算法“学习”的方式。深度学习受到的约束更大，因为它通常使用预定义的数据进行操作。不是为了进一步搅浑水，但深度学习也有能力改变这些预定义的数据集，从而消除人为干预（和人为错误）。有些人将深度学习称为可扩展的机器学习。

传统的机器学习更依赖于人为干预来学习，因为由人类决定算法使用的特征集。在大多数情况下，“学习”需要更多的结构化数据。

机器学习的组成部分

机器学习过程的主要部分包括决策过程、误差函数和优化周期。在决策过程中，机器学习算法首先根据迄今为止收到的数据进行预测。误差函数评估该预测。随着时间的推移，有更多的例子可以依靠，从而提高准确性。评估后，在可能的地方进行优化。算法应不断重复评估过程，并不断优化已创建的模型。

与机器学习准确性相关的最大挑战与用于创建和评估模型的数据有关。这些问题可能是由于缺乏数据、数据质量差以及与手头任务无关的数据引起的。这些问题应该会随着时间的推移而自行解决，但在机器学习过程开始时，重要的是要注意不正确的决定。

机器学习可以成为工业应用的福音，而使用 ITX-P-C444 工业 Pico-ITX SBC 可以轻松实现。

能够处理机器学习应用程序的两个SBC的例子是WINSYSTEMS的ITX-P-C444和COMeT10-3900。让我们从ITX-P-C444工业Pico-ITX板开始，它基于恩智浦的i.MX8M应用处理器。第二个CPU，一个Arm M4内核，用于处理数字标牌、工业自动化、能源和楼宇自动化等应用的实时任务，所有这些领域都在利用机器学习。处理能力与广泛的 I/O 选项相结合，包括双以太网和 USB 2.0 和 3.1 端口。

WINSYSTEMS的COMeT10-3900是一款低功耗工业COM Express Type 10迷你模块，采用英特尔的Atom E3900 SoC处理器，完全能够实现机器学习。

英特尔凌动 E3900 处理器为 COMeT10-3900 工业 SBC 提供智能。它符合COM Express Type 10 Mini模块外形。这种低功耗模块设计为处理器夹层，可插入包含用户特定 I/O 要求的载板上。因此，设计人员只获得应用程序所需的特性和功能。这也展示了COM的灵活性，特别是在处理器选项和可升级性方面。

审核编辑：郭婷