TinyML. Використання TensorFlow Lite для навчання
- Час доставки: 7-10 днів
- Стан товару: новий
- Доступна кількість: 15
Просматривая «TinyML. Использование TensorFlow Lite для обучения», вы можете быть уверены, что данный товар из каталога «[rubrica_name]» будет доставлен из Польши и проверен на целостность. В цене товара, указанной на сайте, учтена доставка из Польши. Внимание!!! Товары для Евросоюза, согласно законодательству стран Евросоюза, могут отличаться упаковкой или наполнением.
TinyML. Використання TensorFlow Lite для машинного навчання на Arduino та інших мікроконтролерах
Автори: Піт Уорден, Деніел Сітунаяке
Видавець: Геліон
Рік видання: 2022
Переклад: Анна Мізерська
ISBN: 9788328383623
Формат: 168x237
Серія: O'Reilly
Палітурка: м'яка
Сторінок: 432
Книга нова
Ціна обкладинки книги: 99,00 злотих > ви можете знайти акційну ціну на нашому аукціоні!
Може здатися, що професійні системи машинного навчання вимагають багато обчислювальної потужності та енергії. Виявляється, це не обов'язково так: на основі нейронних мереж можна створювати просунуті програми, які будуть відмінно працювати без потужних процесорів. Так, робота з мікроконтролерами, подібними до Arduino, або вбудованими системами вимагає певної підготовки та підходу, але це захоплюючий спосіб використовувати невеликі малопотужні пристрої для створення дивовижних проектів.
Ця книга є доступним вступом до складний світ, у якому глибоке машинне навчання реалізовано у вбудованих системах за допомогою техніки TinyML. Вам не обов’язково мати досвід машинного навчання чи роботи з мікроконтролерами. У книзі пояснюється, як можна навчити досить малі моделі для роботи в будь-якому середовищі, включаючи Arduino. Детально описано методи використання техніки TinyML у створенні вбудованих систем на основі машинного навчання. Було також представлено кілька цікавих проектів, наприклад створення пристрою для розпізнавання мови, чарівної палички, яка реагує на жести, і розширення можливостей камери для виявлення людей.
У книзі, зокрема:
- робота з Arduino та іншими малопотужними мікроконтролерами
- основи машинного навчання, побудова та навчальні моделі
- TensorFlow Lite та інструментарій Google для TinyML
- li>
- безпека та захист конфіденційності в програмі
- оптимізація моделі
- створення моделей для інтерпретації різних типів даних