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초소형 머신러닝 TinyML : 모델 최적화부터 에지 컴퓨팅까지 작고 빠른 딥러닝을 위한 텐서플로 라이트
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초소형 머신러닝 TinyML : 모델 최적화부터 에지 컴퓨팅까지 작고 빠른 딥러닝을 위한 텐서플로 라이트
자료유형  
 단행본
ISBN  
9791162243411 93000 : \40000
언어부호  
본문언어 - kor, 원저작언어 - eng
청구기호  
004.73 피887초
저자명  
피트 워든
서명/저자  
초소형 머신러닝 TinyML : 모델 최적화부터 에지 컴퓨팅까지 작고 빠른 딥러닝을 위한 텐서플로 라이트 / 피트 워든 ; 대니얼 시투나야케 지음 ; 맹윤호 ; 임지순 옮김
원서명  
[원표제]TinyML : machine learning with TensorFlow Lite on Arduino and ultra-low-power microcontrollers
발행사항  
서울 : 한빛미디어, 2020
형태사항  
568 p. : 삽화 ; 24 cm
주기사항  
겉표지: 텐서플로 라이트를 활용한 마이크로컨트롤러 머신러닝
주기사항  
원저자명: Pete Warden, Daniel Situnayake
주기사항  
부록: A. 아두이노 라이브러리 Zip 사용과 생성, B. 아두이노에서 오디오 받기
주기사항  
색인: p. 561-568
일반주제명  
Machine learning
일반주제명  
TensorFlow
일반주제명  
Arduino (Programmable controller)
키워드  
머신러닝 딥러닝 TinyML 텐서플로
기타저자  
Warden, Pete
기타저자  
Situnayake, Daniel
기타저자  
맹윤호
기타저자  
임지순
기타저자  
워든, 피트
기타저자  
시투나야케, 대니얼
기타서명  
초소형 머신러닝 타이니엠엘
가격  
\40000
Control Number  
ansan:100000
책소개  
텐서플로 라이트를 활용한 마이크로컨트롤러 머신러닝

AI 음성비서 서비스를 만드는 구글 어시스턴트 팀은 불과 14KB짜리 모델을 사용해 “OK 구글”이란 말을 인식한다. 이는 마이크로컨트롤러에도 탑재 가능한 용량이다. 초소형 머신러닝 ‘TinyML’은 딥러닝과 임베디드 시스템의 결합으로 작은 기기에 음성 인식, 제스처 감지 등 놀라운 능력을 부여한다. 이 책은 어떠한 환경에도 적용할 수 있는 작은 모델을 훈련하는 방법을 담고 있다. 머신러닝이나 마이크로컨트롤러를 다룬 경험이 없어도 다양한 프로젝트를 단계별로 따라 하다 보면 실무 활용 능력을 키울 수 있을 것이다.
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