TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach

W powszechnym przekonaniu profesjonalne systemy uczenia maszynowego są związane z dużymi wymaganiami dotyczącymi mocy obliczeniowej i zużycia energii. Jednak to nie zawsze prawda. Możliwe jest projektowanie zaawansowanych aplikacji neuronowych, które funkcjonują skutecznie bez ogromnych procesorów. Chociaż praca z mikrokontrolerami, takimi jak Arduino, czy systemami wbudowanymi niesie ze sobą pewne wyzwania, to jednocześnie otwiera fascynujące możliwości dla tworzenia projektów na mniejszych, energooszczędnych urządzeniach.Książka ta wprowadza czytelnika w złożoną dziedzinę integracji głębokiego uczenia maszynowego z systemami wbudowanymi poprzez technologię TinyML. Nie potrzeba wcześniejszej wiedzy na temat uczenia maszynowego czy technologii mikrokontrolerów. Autorzy oferują wyczerpujące wyjaśnienia, jak trenować kompaktowe modele działające w rozmaitych środowiskach, w tym na platformie Arduino. Z książki można dowiedzieć się, jak zastosować technikę TinyML, by zbudować innowacyjne systemy wbudowane z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Podręcznik zawiera także interesujące przykłady projektów, na przykład urządzenie rozpoznające mowę, interaktywną różdżkę reagującą na gesty oraz moduł kamery zdolny do wykrywania osób.Najważniejsze zagadnienia poruszane w książce to:- Wykorzystanie Arduino oraz mikrokontrolerów o małym zużyciu energii.- Pierwsze kroki w uczeniu maszynowym, w tym tworzenie i trenowanie modeli.- Wprowadzenie do TensorFlow Lite i narzędzi Google przeznaczonych dla TinyML.- Zagadnienia bezpieczeństwa i ochrony prywatności w aplikacjach.- Sposoby optymalizacji modeli.- Kreowanie modeli do analizy różnorodnych danych.Zmniejszone zasoby to już nie przeszkoda. Odkryj potencjał TinyML!