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초소형 머신러닝 TinyML

초소형 머신러닝 TinyML

  • 피트워든
  • |
  • 한빛미디어
  • |
  • 2020-08-20 출간
  • |
  • 568페이지
  • |
  • 183 X 235 mm
  • |
  • ISBN 9791162243411
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출판사서평




텐서플로 라이트로 알아보는 임베디드 머신러닝의 가능성

마이크로컨트롤러에서 머신러닝을 실행할 수 있게 된 것은 비교적 최근 일이며 이 분야는 초기 단계에 있습니다. 머신러닝에는 여러 가지 접근 방식이 있지만 가장 인기 있는 방식은 딥러닝입니다. 이 책의 예제는 딥러닝을 중심으로 합니다. 딥러닝은 마이크로컨트롤러에 적합한 문제를 해결하기 위한 유연하고 강력한 도구입니다. 제한된 메모리와 저성능 장치에서도 딥러닝이 작동할 수 있다는 것을 알면 놀랄 수도 있습니다. 실제로 이 책을 통해 정말 놀라운 일을 해내면서도 작은 장치의 제약 조건에 맞는 딥러닝 모델을 만드는 방법을 배우게 될 것입니다.

이 책에는 딥러닝을 연구에서 끝내지 않고 제품까지 이어가기 위한 텐서플로 팀의 고민이 잘 녹아 있습니다. 정확도를 최대한 유지하면서 모델을 경량화하고, 저전력 환경에서 모델을 실행하고, 성능이 낮아 모델을 실행하기 어려운 컴퓨팅 환경에서 모델을 동작시키는 방법을 텐서플로 라이트로 예제를 실행하며 배워보세요.

이 책을 다 읽고 덮을 때, 현재 임베디드 시스템에서 머신러닝을 사용하여 가능한 것이 무엇인지, 앞으로 몇 년 동안 무엇이 실현 가능할지에 대한 아이디어를 얻을 수 있기를 바랍니다.

이 책에서 다루는 내용
● 마이크로컨트롤러용 텐서플로 라이트
● 오디오, 이미지, 가속도계 데이터로 머신러닝(딥러닝) 모델 학습
● 음성 인식, 제스처 인식 등 임베디드 기기에서 작동하는 머신러닝 애플리케이션
● 아두이노를 비롯한 저전력 마이크로컨트롤러에 머신러닝 탑재
● 지연, 에너지 사용, 모델 크기, 바이너리 크기 최적화 기법
● 머신러닝 필수 사항과 자신만의 모델 훈련 방법
● 애플리케이션 디버깅, 개인 정보 보호, 보안을 고려한 설계 노하우


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