电子机器学习的机会

关键的外卖

• 学习机器学习的基本知识和流程。

• 比较和对比的使用机器学习更深的学习。

• 一个真实的例子,说明电子机器学习改善了芯片设计。

几个主题得到尽可能多的buzz在技术圈中人工智能。随着计算能力的增加和控制系统更好地整合数据的财富在给定的时刻,自动化决策系统在实时接近人类思想的复杂性。不再被视为纯粹的统计学家,电子产品迅速被用来处理任务,一次是适合科幻小说。越来越多的电子机器学习是找到进军消费者和企业技术的方法进一步增加任务的速度和效率,可能曾经被认为是太抽象为计算机的过程。

但是,机器学习是什么,到底是什么?如何明智地指导电子更好的决策和效率?首先,我们将考虑机器学习的核心操作指南,它的作用在轻量级的电源的设计,最后,它的一个许多现代使用在协助芯片设计者作为高端技术刷与物理世界的极限。

机器学习:把电子变成好学的学生

机器学习是人工智能的一个子集,系统训练识别数据通过寻找模式,功能或特征,否则辨别它从其他数据可能是错误的。这种排序的过程,称为数据清洗,帮助教算法来确定哪些种类或类别标记一个新的数据条目通过一些检测方法,如边缘或边界,和比较它与已知类别条目。简要概述的步骤来训练和提高机器视觉的可靠性(或另一种形式的识别):

• 数据收集输入的算法,将作为教学工具。传统上,这些项目是常见的图像来源如水果或动物,但业内使用可以直观地评估PCB组件为错误的组件,墓碑效应或其他装配缺陷的速度快于人类视觉处理。

• 数据清理梳子通过数据寻找不完整或不正确的数据,或许迷惑学习算法。

• 培训、建模和精炼在考虑该算法通过手动选择特性,观察模型的预测能力与新数据集,并进一步提高算法的有效性基于这些结果。

电子的力量机器学习是启发式模型可以扩展远远超出了计算机视觉;机械和工厂设备的分析可以研究品质像声音,振动,以及更多的预测分析,当设备需要维修或更换。模型是有限的传感器的能力自己都可以量化的数据提供给机器学习算法来构建一个数据驱动的(和最终自给自足)模型。

机器学习的低功耗优势深入学习

机器学习和深度学习都是人工智能的子集,但非常不同的方法处理,有着重要的意义,如何以及在哪里部署。机器学习使用一些人类指导发展愿景,比如使用颜色和对比搜索边缘或其他识别的功能。深入学习,另一方面,绕过人机交互,使用一种更健壮的和大量的数据集来构建它的预测功能。深度学习的权衡是数据必须更好的算法在美联储之前清理干净,因为没有人指导协助区分因素。一般来说,深度学习可以被认为是一个预测模型,需要更多的时间,数据,和计算能力达到其最大潜力。

的相对深度学习模型计算增加抑制的采用低功耗或power-conscious设计。在适当的时候,轻量级的权力选择永远支持较低的画在一个更全面的建模工作。虽然个别传感器将标称功率,仅希望减少建筑能耗可能会发现一些额外的成本节约与机器学习方法而不是深度学习。

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折叠智能设计与电子工作流机器学习

机器学习是一种工具可用于任何数据集,提供传感器技术允许跟踪反馈所需的相关参数。就其本身而言,机器学习的优势提供了在处理大量数据为工业物联网提供无穷无尽的机会。也许更有趣的世界芯片设计者就是机器学习可以提供设计师。具体来说,作为芯片的需求流程继续稳步走向微微米规模,平衡变得日益困难的力量和间距需要新的芯片组。优化可以采取团队的工程师重要工作时间,以满足行业需求的复杂性。

机器学习在这里,还可以伸出援手,以缓解设计过程。工程师可以创建一个激发动机的他们想要的任何部分的设计优化算法。可以聚合计算能力来解决复杂设计问题在逻辑上不需要持续的人类监督。离开极端微调强大的计算也释放了设计师和允许他们采取的角色更接近于监管同时实现切实的改善速度和功耗。更重要的是,多个并行优化工作可以继续基于任何用户定义的优化设置。如果必要的技术和计算能力,设计优化可以很容易地分叉的和更迅速地完成芯片组集成。

时候将电子机器学习到你的设计或工作区,抑扬顿挫PCB设计和分析软件提供强大的工具来简化设计实现在不牺牲任何深度的控制。大型电子产品提供商依赖节奏产品优化能力,空间,能源需求为广泛的市场应用。如果你想了解更多关于我们的创新的解决方案,跟我们的专家团队或订阅我们的YouTube频道。