探索机器学习在智能电动工具中的应用

从谷歌搜索引擎到预测文本和面部识别，机器学习驱动着一切。这种先进的计算机技术正在改变地球上的每一个行业，而且每天都在变得更加无处不在。事实上，Deloitte公司 2020 年的一项调查显示，67% 的公司已经在使用机器学习使其业务更智能、更高效。

机器学习是许多突破性电动工具和嵌入式系统背后的关键技术之一，这些技术和系统使工具更加安全，并增强了用户的能力。

机器学习 VS人工智能

在定义机器学习之前，我们首先需要对人工智能（AI）有所了解。

人工智能和机器学习有什么区别？

人工智能是我们对能够以接近或超越人类认知的方式进行 "思考 "的机器和计算机的统称。我们今天所拥有的人工智能与你在科幻电影《黑武士》或《终结者》中看到的人工智能完全不同。目前所有的人工智能系统都属于弱人工智能范畴，它们远非有知觉的超级智能生物：计算机非常擅长执行特定的、狭义的任务，但无法超越程序设计的限制进行 "思考"。例如，聊天机器人可能能够进行对话，但如果让它给你倒杯水，它很可能会试图转移话题。

什么是机器学习？

机器学习是现代人工智能最流行的分支之一。它是一个过程，通过这个过程，计算机可以学习如何随着时间的推移，通过积累经验和接触大数据来提高解决问题的能力。大多数计算机编程都是一套简单的指令，导致预先确定的结果。机器学习的不同之处在于，计算机是自己编程的合作者，可以产生人类程序员可能无法预见的结果。

这一过程从训练数据集开始，程序利用训练数据集熟悉自己的任务。数据越大、越强大越好。然后，人类程序员会为程序确定一个机器学习模型；这将决定程序在野外运行时会寻找哪些模式。有了这个模型，程序员就可以让程序在现实世界的结构化和非结构化数据中自由驰骋，随着时间的推移，它将训练自己识别模式、进行预测，并以越来越快的速度、准确性和效率完成分配的任务。

机器学习VS深度学习

虽然机器学习和深度学习确实相互关联，但它们实际上并不是一回事。机器学习和深度学习的主要区别在于各自架构的复杂性。

然而，深度学习程序具有更多的复杂层，独立性更强，能够完全独立地浏览结构化和非结构化数据。另一方面，机器学习需要人类程序员提供更多指导，帮助引导程序并随着时间的推移对其功能进行微调。

机器学习和电动工具

我们相信数字技术可以用来改进我们的产品和行业。迄今为止，许多行业尖端企业都在研发此类应用程序，用户可以通过电脑和移动设备的屏幕定制、跟踪和管理他们的设备，以完成他们的工作。不仅让用户尽可能轻松地更好地跟踪他们的工具，还让用户了解如何利用这些开创性工具创建的数据来改进工作流程，使安装更加安全。

世界正在发生快速变化，如何使互联的智能工具变得更加智能？

更好地跟踪工具和设备

使用机器学习的其中一种方法是为工具提供准确的定位能力。

蓝牙与 GPS 跟踪不同，它无法对物体进行持续的远距离跟踪。不过，蓝牙在范围上的不足可以用多功能性来弥补。与 GPS 不同，蓝牙的短程无线电信号不依赖于移动设备与 Wi-Fi 或手机服务的连接。此外，与 GPS 跟踪器相比，蓝牙体积更小，能耗更低，价格更实惠，因此非常适合在有时偏远的建筑区跟踪大量工具库存。

那么，机器学习在其中的作用是什么呢？为了跟踪工具，蓝牙需要定期检查，可能会向用户的手机提供数百条关于工具位置和是否在范围内的更新信息。只需提供最新的更新信息，就能简化这些繁杂的信息流。

这种简化方法的问题在于，它只是更大数据集中的一小部分，实际上会让你看不清全局。然而，通过机器学习能够处理和交叉引用手机从周围环境中的蓝牙传感器接收到的所有数据，让应用程序能够更准确地拼凑出工具的位置以及最后一次出现在范围内的时间。