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TinyML (eBook)

Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers

Daniel Situnayake, Pete Warden (Autoren)

eBook Download: EPUB

2019
504 Seiten
O'Reilly Media (Verlag)
978-1-4920-5199-2 (ISBN)

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 youll 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 gesturesWork with Arduino and ultra-low-power microcontrollersLearn the essentials of ML and how to train your own modelsTrain models to understand audio, image, and accelerometer dataExplore TensorFlow Lite for Microcontrollers, Googles toolkit for TinyMLDebug applications and provide safeguards for privacy and securityOptimize latency, energy usage, and model and binary size

Erscheint lt. Verlag	16.12.2019
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Grafik / Design ► Digitale Bildverarbeitung
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Informatik ► Weitere Themen ► Hardware
	Informatik ► Weitere Themen ► Smartphones / Tablets
ISBN-10	1-4920-5199-3 / 1492051993
ISBN-13	978-1-4920-5199-2 / 9781492051992

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