March 2025
Intermediate to advanced
504 pages
7h 53m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
ディープラーニング・ネットワークは小さくなっている。かなり小さくなっている。Googleアシスタント・チームは、わずか14キロバイトのモデルで単語を検出できる。この実用的な本で、あなたはTinyMLの分野に足を踏み入れることになる。TinyMLでは、ディープラーニングと組み込みシステムが組み合わされ、小さなデバイスで驚異的なことが可能になる。2022年初頭現在、補足コードファイルはhttps://oreil.ly/XuIQ4。
ピート・ウォーデンとダニエル・シトゥナヤケは、どのような環境にもフィットするほど小さなモデルをどのようにトレーニングできるかを説明する。機械学習を使って組込みシステムを作りたいと考えているソフトウェアやハードウェアの開発者にとって理想的なこのガイドは、一連のTinyMLプロジェクトの作成方法をステップ・バイ・ステップで説明する。マシン学習やマイクロコントローラーの経験は必要ない。
- 音声認識装置、人を検出するカメラ、ジェスチャーに反応する魔法の杖を作る
- Arduinoと超低消費電力マイコンで動作する。
- MLのエッセンスと独自のモデルの学習方法を学ぶ
- 音声、画像、加速度計のデータを理解するモデルを学習する
- GoogleのTinyML用ツールキットであるTensorFlow Lite for Microcontrollersを探求する。
- アプリケーションをデバッグし、プライバシーとセキュリティのためのセーフガードを提供する。
- 遅延、エネルギー使用量、モデルとバイナリのサイズを最適化する
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