人工智能已經存在了相當長的一段時間，無論是真實的還是科幻小說的。真正的人工智能，在當今許多嵌入式應用程序中都很有用的人工智能，大約在十年前以完整形式出現。人工智能使用的早期例子包括語音和其他聲音識別，以及最低水平的自動駕駛。

隨著這些進步，機器學習（ML）應運而生，它是AI的一個子集。從高層次來看，人工智能通常解決需要人類智能的任務。或者，ML 通過從數據中學習并進行預測來解決特定任務。

出于嵌入式計算空間的目的，ML的定義涉及使用數據和算法來逐步提高嵌入式計算機的準確性。使用統計方法，訓練算法進行預測，并找到與使用中的設備相關的關鍵見解。根據應用程序、用戶、環境和其他參數，這些見解可用于動態驅動應用程序內的決策。

機器學習算法通常使用加速解決方案開發的框架創建，例如TensorFlow和PyTorch。在過去幾年中，此類框架越來越受歡迎。

將深度學習添加到列表中

有時也可以與機器學習互換使用的術語是深度學習。你可以說 ML 和深度學習是同義詞，因為深度學習也是 AI 的一個子集。深度學習和機器學習的不同之處在于每種算法“學習”的方式。深度學習受到的約束更大，因為它通常使用預定義的數據進行操作。不是為了進一步攪渾水，但深度學習也有能力改變這些預定義的數據集，從而消除人為干預（和人為錯誤）。有些人將深度學習稱為可擴展的機器學習。

傳統的機器學習更依賴于人為干預來學習，因為由人類決定算法使用的特征集。在大多數情況下，“學習”需要更多的結構化數據。

機器學習的組成部分

機器學習過程的主要部分包括決策過程、誤差函數和優化周期。在決策過程中，機器學習算法首先根據迄今為止收到的數據進行預測。誤差函數評估該預測。隨著時間的推移，有更多的例子可以依靠，從而提高準確性。評估后，在可能的地方進行優化。算法應不斷重復評估過程，并不斷優化已創建的模型。

與機器學習準確性相關的最大挑戰與用于創建和評估模型的數據有關。這些問題可能是由于缺乏數據、數據質量差以及與手頭任務無關的數據引起的。這些問題應該會隨著時間的推移而自行解決，但在機器學習過程開始時，重要的是要注意不正確的決定。

機器學習可以成為工業應用的福音，而使用 ITX-P-C444 工業 Pico-ITX SBC 可以輕松實現。

能夠處理機器學習應用程序的兩個SBC的例子是WINSYSTEMS的ITX-P-C444和COMeT10-3900。讓我們從ITX-P-C444工業Pico-ITX板開始，它基于恩智浦的i.MX8M應用處理器。第二個CPU，一個Arm M4內核，用于處理數字標牌、工業自動化、能源和樓宇自動化等應用的實時任務，所有這些領域都在利用機器學習。處理能力與廣泛的 I/O 選項相結合，包括雙以太網和 USB 2.0 和 3.1 端口。

WINSYSTEMS的COMeT10-3900是一款低功耗工業COM Express Type 10迷你模塊，采用英特爾的Atom E3900 SoC處理器，完全能夠實現機器學習。

英特爾凌動 E3900 處理器為 COMeT10-3900 工業 SBC 提供智能。它符合COM Express Type 10 Mini模塊外形。這種低功耗模塊設計為處理器夾層，可插入包含用戶特定 I/O 要求的載板上。因此，設計人員只獲得應用程序所需的特性和功能。這也展示了COM的靈活性，特別是在處理器選項和可升級性方面。

審核編輯：郭婷