![[Recenzja] TinyML (Pete Warden) Streszczenie.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2560654/c1a-085k3-qdx1n8zgc9nx-qfc9y3.jpg)
Show Notes
TinyML (Pete Warden)
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492052043?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/TinyML-Pete-Warden.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=TinyML+Pete+Warden+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492052043/
#TensorFlowLiteforMicrocontrollers #Arduinoimikrokontroleryenergooszczędne #Lokalnewnioskowanie #Kwantyzacjairozmiarmodelu #Rozpoznawaniedźwięku,obrazuigestów #TinyML
Książka TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers, napisana przez Pete’a Wardena i Daniela Situnayake, jest praktycznym wprowadzeniem do uczenia maszynowego działającego bezpośrednio na niewielkich urządzeniach wbudowanych. Autorzy pokazują dziedzinę TinyML, w której modele nie są uruchamiane w chmurze ani na wydajnym komputerze, lecz na mikrokontrolerach o bardzo ograniczonej pamięci, mocy obliczeniowej i poborze energii. Głównym narzędziem książki jest TensorFlow Lite for Microcontrollers, środowisko pozwalające wdrażać niewielkie modele na platformach takich jak Arduino. Publikacja ma formę podręcznika projektowego, łącząc podstawy uczenia maszynowego z przygotowaniem danych, trenowaniem modeli, konwersją oraz uruchamianiem kodu na sprzęcie. Omawia rozpoznawanie dźwięku, obrazu i ruchu, a także kwestie optymalizacji, debugowania, prywatności i bezpieczeństwa. Jej celem nie jest pełny wykład teorii sztucznej inteligencji, lecz wyjaśnienie całego praktycznego łańcucha pracy, od pomysłu i danych po energooszczędne urządzenie wykonujące lokalne wnioskowanie.
- Amazon Poland Store: https://www.amazon.pl/dp/1492052043?tag=9natreepoland-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/TinyML-Pete-Warden.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=TinyML+Pete+Warden+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Czytaj więcej: https://polish.9natree.com/read/1492052043/
#TensorFlowLiteforMicrocontrollers #Arduinoimikrokontroleryenergooszczędne #Lokalnewnioskowanie #Kwantyzacjairozmiarmodelu #Rozpoznawaniedźwięku,obrazuigestów #TinyML
Książka TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers, napisana przez Pete’a Wardena i Daniela Situnayake, jest praktycznym wprowadzeniem do uczenia maszynowego działającego bezpośrednio na niewielkich urządzeniach wbudowanych. Autorzy pokazują dziedzinę TinyML, w której modele nie są uruchamiane w chmurze ani na wydajnym komputerze, lecz na mikrokontrolerach o bardzo ograniczonej pamięci, mocy obliczeniowej i poborze energii. Głównym narzędziem książki jest TensorFlow Lite for Microcontrollers, środowisko pozwalające wdrażać niewielkie modele na platformach takich jak Arduino. Publikacja ma formę podręcznika projektowego, łącząc podstawy uczenia maszynowego z przygotowaniem danych, trenowaniem modeli, konwersją oraz uruchamianiem kodu na sprzęcie. Omawia rozpoznawanie dźwięku, obrazu i ruchu, a także kwestie optymalizacji, debugowania, prywatności i bezpieczeństwa. Jej celem nie jest pełny wykład teorii sztucznej inteligencji, lecz wyjaśnienie całego praktycznego łańcucha pracy, od pomysłu i danych po energooszczędne urządzenie wykonujące lokalne wnioskowanie.
