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.
Dodaj pierwszą recenzję “TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach”