Tiny ML : Machine Learning with Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Jan 2020, 2020
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - Deep learning networks are getting smaller. Much smaller. The Google Assistant team can detect words with a model just 14 kilobytes in sizesmall enough to run on a microcontroller. With this practical book you'll enter the field of TinyML, where deep learning and embedded systems combine to make astounding things possible with tiny devices.Pete Warden and Daniel Situnayake explain how you can train models small enough to fit into any environment. Ideal for software and hardware developers who want to build embedded systems using machine learning, this guide walks you through creating a series of TinyML projects, step-by-step. No machine learning or microcontroller experience is necessary.- Build a speech recognizer, a camera that detects people, and a magic wand that responds to gestures- Work with Arduino and ultra-low-power microcontrollers- Learn the essentials of ML and how to train your own models- Train models to understand audio, image, and accelerometer data- Explore TensorFlow Lite for Microcontrollers, Google's toolkit for TinyML- Debug applications and provide safeguards for privacy and security- Optimize latency, energy usage, and model and binary size.…
Codice articolo 9781492052043
- Titolo
- Tiny ML : Machine Learning with Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
- Autore
- Pete Warden
- Editore
- O'reilly Media Jan 2020
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1492052043
- ISBN 13
- 9781492052043
- Peso dell'articolo
- 777 grammi
- Dimensioni
- 233x183x30 mm
Deep learning networks are getting smaller. Much smaller. The Google Assistant team can detect words with a model just 14 kilobytes in size--small enough to run on a microcontroller. With this practical book you'll enter the field of TinyML, where deep learning and embedded systems combine to make astounding things possible with tiny devices. As of early 2022, the supplemental code files are available at https: //oreil.ly/XuIQ4.
Pete Warden and Daniel Situnayake explain how you can train models small enough to fit into any environment. Ideal for software and hardware developers who want to build embedded systems using machine learning, this guide walks you through creating a series of TinyML projects, step-by-step. No machine learning or microcontroller experience is necessary.
- Build a speech recognizer, a camera that detects people, and a magic wand that responds to gestures
- Work with Arduino and ultra-low-power microcontrollers
- Learn the essentials of ML and how to train your own models
- Train models to understand audio, image, and accelerometer data
- Explore TensorFlow Lite for Microcontrollers, Google's toolkit for TinyML
- Debug applications and provide safeguards for privacy and security
- Optimize latency, energy usage, and model and binary size
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Daniel Situnayake leads developer advocacy for TensorFlow Lite at Google. He co-founded Tiny Farms, the first US company using automation to produce insect protein at industrial scale. He began his career lecturing in automatic identification and data capture at Birmingham City University.
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