以下是您可能希望在下一个项目中包含机器学习的4个原因。原因#1-市场宣传从工程的角度来看，在设计中包含一种技术或方法仅仅因为它具有市场宣传是每个工程师都应该努力争取的。但事实是，如果某件事引起轰动，它最终可能会帮助更好地销售产品。技术营销似乎是周期性的，但总有一些潜在的主题在推动这些周期，而这些周期最终证明是正确的。原因#2–硬件可以支持它微控制器和应用处理器在过去几年中发生了如此之多的变化，这令人惊讶。用于资源受限设备的微控制器现在支持数兆字节的闪存和RAM，具有板载缓存，并达到1GHz甚至更高的系统时钟速率！这些“小”控制器现在甚至支持DSP指令，这意味着它们可以高效地执行推理。凭借这些处理器上可用的计算能力，支持机器学习可能不需要太多额外的BOM成本。如果没有增加成本，并且营销部门正在推动它，那么利用机器学习可能是有意义的，因为硬件可以支持它！原因#3–它可以简化开发机器学习几乎是不可或缺的工具，可以极大地简化软件开发。例如，您是否曾尝试编写可以识别手势、手写或对对象进行分类的应用程序？这些问题对人脑来说非常简单，但编程起来却极其困难。在某些程序领域，例如语音识别、图像分类和预测性维护，机器学习可以大大简化和加快开发过程。随着物联网的不断扩展和数据量超出预期，对大型数据集进行分类和训练模型以使用这些信息为系统生成所需的结果变得更加容易。过去，开发人员可能拥有在运行时不断检查的配置值或可接受的操作栏。这些通常涉及大量测试和大量猜测。通过机器学习，这一切都可以通过提供数据、开发模型然后在嵌入式系统上部署推理来避免。理由#4–扩展您的解决方案工具箱我们用来解决问题和开发产品的工具和技术总是在变化。看看你一年、三年、五年前是怎么开发嵌入式的！虽然您的一些方法无疑保持不变，但您的流程应该有相当大的改进和补充，以提高您的效率和解决问题的方法。利用机器学习是另一种添加到工具箱中的工具，随着时间的推移，它将被证明是开发嵌入式系统不可或缺的工具。然而，如果嵌入式开发人员不开始理解、评估和使用它，该工具将永远不会得到改进。虽然今天甚至明年将机器学习解决方案部署到产品中可能没有意义，但了解它如何应用于你的产品和客户，它的优缺点有助于确保当技术更加成熟时，它会更容易用于产品开发。
