Tiny ML: Machine Learning with Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media, 2020
- Brossura
- Usato
Da: World of Books Inc, Montgomery, IL, U.S.A.World of Books Inc
Venditore AbeBooks dal 23 marzo 2026
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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.…
Codice articolo CIN1492052043G
- Titolo
- Tiny ML: Machine Learning with Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
- Autore
- Pete Warden
- Editore
- O'Reilly Media
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Good
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1492052043
- ISBN 13
- 9781492052043
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.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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