嵌入机器学习核心的ST MEMS传感器的优势

一旦熟悉了开发步骤，掌握了机器学习项目的关键点，就可以开发出有价值的机器学习应用。此外，意法半导体还提供解决方案，以促进边缘机器学习的广泛应用和全部潜力。描述了机器学习项目的必要开发步骤，介绍了嵌入式机器学习核心在ST MEMS传感器中的优势。

我们将向用户介绍特殊的机器学习模型——决策树，它与机器学习核心一起嵌入在ST MEMS中。

当用户想要在嵌入式系统中使用机器学习或深度学习时，通常可以按照以下五个步骤进行开发(如下图所示)。

第一步

用户需要为机器学习模型创建收集数据。数据集的一部分(训练数据集)将用于训练模型，另一部分(测试数据集)将用于稍后评估构建的模型的性能。机器学习数据集的典型分割率对于训练数据集为80%，对于测试数据集为20%。

第二步

用户需要标记数据；基本上，我们需要告诉机器它收集了什么样的数据(例如“跑步”、“行走”、“静止不动”).);决策树是一种模型，它基于模型创建者表达的分类。

分类是指根据你认为重要的属性对数据进行分组：这个属性在机器学习领域被称为“类”。

第三步

用户使用预先准备的数据集训练机器学习模型。这个任务也叫试衣。训练结果的准确性在很大程度上取决于用于训练的数据的内容和数量。

第四步

将用户训练的机器学习模型嵌入到系统中。对于运行在计算机上的机器学习算法，用户可以使用Python库直接运行模型。对于在MCU等设备上运行的机器学习算法，用户可以在执行之前将库转换为C代码。对于MEMS MLC等硬件连接的解决方案，用户可以使用专用软件UNICO-GUI在执行前将库转换为寄存器设置。

第五步

用户验证机器学习模型。如果验证结果与预期结果不匹配，用户必须确定上述步骤中需要改进的部分以及如何改进。决策树用于模拟人类在分类过程中的思维模式。

在机器学习兴起之前，决策树模型已经被用于数据分类。比如杂志上的性格测试——在这种测试中，你要依次回答几个问题(顺序是根据每个问题的分支确定的)，然后根据结果推断你的性格。这是决策树的典型例子。为了创建机器学习分类模型，需要在每个阶段组合多个检查点(称为决策节点)。

在另一个例子中，一个有经验的房地产代理根据下图所示的决策树评估来访的客户是否会购买房地产：他将到达一个最终节点(或“叶节点”)，并根据每个决策节点的条件做出最终决定。

在开发决策树之前，分类算法必须确定三个关键点，即要解决的问题、分类过程中感兴趣的参数(特征值(输入))，以及要找到的最终答案(输出)。在房地产经纪人的情况下，问题是预测客户是否会购买房产。答案是客户是否会购买房产。

总之，合理的特征处理是得到准确答案的关键。在这种情况下，特征可能包括客户的收入、物业的价格、房间数量以及是否有停车位。答案很大程度上取决于特征的“结果”或值、特征的顺序和分类阈值(用于区分数据的参考值)。为了通过机器学习创建决策树，开发人员必须首先指定要使用的特征和阈值。然后，开发人员可以通过重复学习来改进决策树的结构，以获得更准确的答案，从而优化每个决策节点上要检查的特征选择顺序和分类阈值。

仔细分析这种结构后，决策树方法看起来像传统的“如果-那么-否则”方法。有什么区别？

关键是要使用的特征、决策节点的位置、阈值和决策树的结构不是由设计者的“预见”决定的，而是根据给定的特定数据集从ML模型本身“学习”出来的。事实上，当基于米兰、东京或上海的房地产数据集训练模型(例如房地产模型)时，可能会得到不同的结果。

以机器学习为核心的ST MEMS传感器可以通过嵌入式决策树促进向边缘人工智能的过渡。

我们提供LSM6DSOX、LSM6DSO32X、LSM6DSRX和ISM330DHCX(这些器件将MEMS传感器与3轴加速度计、3轴陀螺仪和MLC集成在一起)，以及IIS2ICLX(集成超高精度2轴加速度传感器和MLC)。

由于机器学习分类的硬件逻辑优化和出色的传感器规格(图4)，具有MLC的MEMS运动传感器为用户提供了低功耗、高实时精度的个性化嵌入式决策树(上图)。MLC可以执行相关决策树，最多可以处理32个特征值。意法半导体还提供了一个开发环境，帮助用户轻松开发在MLC中运行的决策树。

用户可以使用机器学习开发的常用平台之一(如Weka、RapidMiner、MATLAB和Python(如下))来开发运行在MLC上的决策树。虽然这些平台高度灵活和通用，但是用户需要有足够的知识和技能来开发适合给定用例的决策树。

因此，意法半导体为ST MEMS传感器评估板提供了全面的软件包Unico-GUI，其中包含了很多功能，可以帮助用户轻松开发上传到MLC的决策树。Unico-GUI使用户能够轻松直观地收集数据，并通过易于使用的GUI对模型进行训练和验证。

意法半导体还提供高度通用的评估板，配有多个传感器，以满足各种硬件规格(如下)。意法半导体提供的板配备支持MLC的MEMS运动传感器，具有支持无线连接、电池供电，

可在SD卡上存储数据等特征，具有高度通用性，可用于广泛的应用（包括汽车、工业仪表和消费电子设备）。意法半导体还提供AlgoBuilderSuite PC软件，该软件（与Unicleo配合）提供GUI，可以轻松对板件进行编程，并由此进行数据记录。有了AlgoBuilderSuite，用户可以轻松、直观地对传感器进行编程，无需编写任何代码。

责任编辑：haq