TinyML

• Verfasst von: Warden, Pete [VerfasserIn]
• Verfasst von: Situnayake, Daniel [VerfasserIn]
• Titel: TinyML
• Titelzusatz: wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
• Mitwirkende: Mizerska, Anna [ÜbersetzerIn]
• Verf.angabe: Pete Warden, Daniel Situnayake ; przekład, Anna Mizerska
• Ausgabe: [First edition].
• Verlagsort: Gliwice
• Verlag: Helion
• E-Jahr: 2022
• Jahr: [2022]
• Umfang: 1 online resource (432 pages)
• Illustrationen: illustrations
• ISBN: 978-83-283-8363-0
• ISBN: 83-283-8363-2
• Datenträger: Online-Ressource
• Sprache: pol
• K10plus-PPN: 1850983119
• K10plus-PPN:
  Universitätsbibliothek
• Lokale URL UB: Zum Volltext
• Lokale URL UB: Bibliothek der Medizinischen Fakultät Mannheim der Universität Heidelberg
• Bibliothek/Idn: UW / m4343641120
• Lokale URL Inst.: Zum Volltext

Abstract

Może się wydawać, że profesjonalne systemy uczenia maszynowego wymagają sporych zasobów mocy obliczeniowej i energii. Okazuje się, że niekoniecznie: można tworzyć zaawansowane, oparte na sieciach neuronowych aplikacje, które doskonale poradzą sobie bez potężnych procesorów. Owszem, praca na mikrokontrolerach podobnych do Arduino lub systemach wbudowanych wymaga pewnego przygotowania i odpowiedniego podejścia, jest to jednak fascynujący sposób na wykorzystanie niewielkich urządzeń o niskim zapotrzebowaniu na energię do tworzenia zdumiewających projektów. Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do skomplikowanego świata, w którym za pomocą techniki TinyML wdraża się głębokie uczenie maszynowe w systemach wbudowanych. Nie musisz mieć żadnego doświadczenia z zakresu uczenia maszynowego czy pracy z mikrokontrolerami. W książce wyjaśniono, jak można trenować modele na tyle małe, by mogły działać w każdym środowisku - również Arduino. Dokładnie opisano sposoby użycia techniki TinyML w tworzeniu systemów wbudowanych opartych na zastosowaniu ucze nia maszynowego. Zaprezentowano też kilka ciekawych projektów, na przykład dotyczący budowy urządzenia rozpoznającego mowę, magicznej różdżki reagującej na gesty, a także rozszerzenia możliwości kamery o wykrywanie ludzi.