Tinyml: Machine Learning with Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
Pete Warden; Daniel Situnayake
Idioma: inglés
Editorial: O'REILLY & ASSOC INC, 2020
- Tapa blanda
- Nuevo
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Idioma/Language: Inglés. Neural networks are getting smaller. Much smaller. The OK Google team, for example, has run machine learning models that are just 14 kilobytes in size--small enough to work on the digital signal processor in an Android phone. With this practical book, you'll learn about TensorFlow Lite for Microcontrollers, a miniscule machine learning library that allows you to run machine learning algorithms on tiny hardware. Authors Pete Warden and Daniel Situnayake explain how you can train models that are small enough to fit into any environment, including small embedded devices that can run for a year or more on a single coin cell battery. Ideal for software and hardware developers who want to build embedded devices using machine learning, this guide shows you how to create a TinyML project step-by-step. No machine learning or microcontroller experience is necessary. Learn practical machine learning applications on embedded devices, including simple uses such as speech recognition and gesture detection Train models such as speech, accelerometer, and image recognition, you can deploy on Arduino and other embedded platforms Understand how to work with Arduino and ultralow-power microcontrollers Use techniques for optimizing latency, energy usage, and model and binary size *** Nota: Los envíos a España peninsular, Baleares y Canarias se realizan a través de mensajería urgente. No aceptamos pedidos con destino a Ceuta y Melilla.…
N° de ref. del artículo 19259919
- Título
- Tinyml: Machine Learning with Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers
- Autor
- Pete Warden; Daniel Situnayake
- Editorial
- O'REILLY & ASSOC INC
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1492052043
- ISBN 13
- 9781492052043
- Peso del artículo
- 824 gramos
- Catálogos de vendedores
- Hardware
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
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
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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