不过文档如果写太长大家可能很难有耐心看完，特别是理论部分会有很多公式，但是机器学习确实又对理论基础和编程能力都有一些要求，相信坚持看下去还是会有很多收获的，我也尽可能把理论和应用都介绍清楚。

• 如果对机器学习理论比较清楚，可以直接看第二部分 Keras 训练模型
• 如果对 Keras 机器学习框架也比较熟悉了，可以直接跳转到第三部分 RT-Thread 加载 onnx 模型
• 如果对 RT-Thread 和 onnx 模型都很熟悉了，那我们可以一起交流下如何在嵌入式设备上高效实现机器学习算法 :blush:

首先，简单介绍一下上面提到的各个话题的范围 (Domain)，人工智能 (Artifitial Intelligence) 是最大的话题，如果用一张图来说明的话：

然后机器学习 (Machine Learning) 就是这篇文档的主题了，但是机器学习依旧是一个非常大的话题：

这里简单介绍一下上面提到的三种类型：

非监督学习 (Unsupervised Learning): 例如网上购物的推荐系统，模型会对我的浏览记录进行分类，然后自动向我推荐相关的商品。非监督学习最大的特点就是没有一个标准答案，比如水杯既可以分类为日用品，也可以分类为礼品，都没有问题。

所以文档后面介绍的都是关于监督学习，因为手写体识别需要有一些训练集告诉我这些图像实际上应该是什么数字，不过监督学习的方法也有很多，主要有分类和回归两大类：

这样看来，接下来介绍的手写体识别是一个分类问题。但是做分类算法也非常多，这篇文章要介绍的是应用非常多也相对成熟的神经网络 (Neural Network)。

人工神经网络 (Artifitial Neural Network):这是个比较通用的方法，可以应用在各个领域做数据拟合，但是像图像和语音也有各自更适合的算法。

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network):主要应用在图像领域，后面也会详细介绍。

循环神经网络 (Recurrent Neural Network):比较适用于像声音这样的序列，因此在语言识别领域应用比较多。