Tiny ML : Machine Learning with Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers

Pete Warden

28 valoraciones de Goodreads

Idioma: inglés

Editorial: O'reilly Media Jan 2020, 2020

1492052043 / 9781492052043

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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.

N° de ref. del artículo 9781492052043

Título
Tiny ML : Machine Learning with Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
Autor
Pete Warden
Editorial
O'reilly Media Jan 2020
Año de publicación
2020
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
1492052043
ISBN 13
9781492052043
Peso del artículo
777 gramos
Dimensiones
233x183x30 mm

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