乐高51515中有一个很有意思的扩展叫做“机器学习”，这里的机器学习主要是有图像识别和声音识别两种。
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机器学习
首先，让我们来了解一下什么是机器学习。机器学习是一种让计算机从数据中学习并改进的技术。通过使用算法和模型，机器学习能够从数据中寻找模式，并根据这些模式对未知数据进行预测和决策，机器学习主要有监督学习和非监督学习两种类型。
那么，机器学习是怎么工作的呢？
在监督学习中，我们给机器提供一组已知答案的数据，让机器通过学习这些数据，找到其中的规律和模式。这样，机器就可以根据这些规律和模式对新的未知数据进行预测。比如，我们给机器提供一系列的猫狗图片和对应的标签，机器就可以通过学习这些图片，识别出新的猫狗图片。
在非监督学习中，我们则不给机器提供答案，而是让机器从数据中自动找到数据内部的规律和结构。比如，我们给机器提供一组未经标注的猫狗图片，让机器通过学习和比较这些图片，自动识别出猫狗的特征。
机器学习的应用非常广泛，包括人脸识别、自动驾驶、疾病预测、语音识别、推荐系统等。比如，在人脸识别中，机器学习可以通过学习大量的人脸图片，识别出不同的人脸特征；在自动驾驶中，机器学习可以通过学习大量的驾驶数据，让汽车自动识别路况和避免危险。
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乐高51515中机器学习的应用
乐高51515中的机器学习采用的是监督学习，也就是我们需要提前准备好训练数据，然后将训练数据提供给机器让其学习训练，后将要识别的目标给机器让其根据之前的学习给出判断。
我们通过一个例子来说明，我们要让机器学会识别手写的“A”，“B”，“C”，“D”四个字母。
第一步：准备训练数据。
ABCD各手写9份（这里数量越多越好，如果有不同的人写不同的笔迹也更好一些）。
第二步：训练模型
打开51515配套的软件“Mindstorms”：
新建项目，选择词语模块，进入编程界面：
检查一下是否添加了“机器学习”扩展，如果没有添加的话请添加该扩展：
根据引导进入机器学习模型库，逐步建立模型：
选择图像模型
建立模型后需要再次添加类，这里的类就是将收集的训练数据进行归类，以便于机器进行学习
添加第一个类，获取摄像头权限
将摄像头对准实现准备好的“A”，逐个拍照进行采集
采集完后点击完成，这样就建好了第一个关于字母A的类
这里可以给类进行重命名，便于后续程序中使用
接着依次建立剩余的三个类：
类建好后就可以开始训练模型，让模型自己分析类的特征学会区别四个类，这里不需要人工干预，点击“训练模型”即可：
训练完成后，右边会出现摄像头的实时画面，并且下面有ABCD四个类的概率指示条，将摄像头对准需要识别的字母，模型就会开始对比之前的类，然后判断识别的目标字母与四个类的相似概率，哪个概率高，模型就会判断这个目标字母属于哪个类：
比如下面这个目标字母，模型给出的结论是与“B”这个类的相似概率高为97%，所以判断目标字母为B
同样的也可以识别其他字母：
但是在实践过程中会发现，并不是每次都能识别成功，光线、视角等其他环境因素也会影响判断。
接下来我们在程序中应用，通过摄像头来识别字母，然后在集线器的显示屏上输出结果，程序如下：
运行看看结果：
将摄像头对准左上角字母A，模型给出的结果属于A的概率大73%，其次是20%的D，所以显示屏输出A：
同样是字母A，摄像头角度和光线稍微不一样，结果也很不一样，下面这个虽然也判断出了是A，但是概率只有44%，仅比D多2%
再变一下角度，竟然就判断出属于B了
因为训练模型算法是系统内置的，所以我们能完善的只有两点：
1、尽可能多的采集训练数据，比如让不同的笔迹的人来提供训练数据；
2、识别的环境也尽可能的与训练时保持相近，或者在训练时尽可能的收集更多使用环境的数据。
以上就是乐高51515中关于机器学习在图像识别上的简单介绍，仅仅是一个抛砖引玉，如果有更多关于的玩法或者问题可以联系我，一起来探讨。
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