タイニーエムエル

第2章 はじめに

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：[e-mail]

この章では、低消費電力デバイス上でマシン学習アプリケーションの構築と修正を始めるために知っておくべきことを取り上げる。ソフトウェアはすべて無料で、ハードウェア開発キットは30ドル以下で入手できる。その助けとなるように、この章では、私たちが発見した相性の良いツールのパスを紹介する。

この本は誰を対象にしているのか？

TinyMLプロジェクトを構築するには、機械学習と組込みソフトウェア開発の両方について少し知っている必要がある。どちらも一般的なスキルではなく、両方の専門家もほとんどいないため、本書ではどちらのバックグラウンドもないという前提で話を始める。必要なのは、ターミナル（Windowsの場合はコマンドプロンプト）でコマンドを実行することにある程度慣れていることと、プログラムのソースファイルをエディターに読み込んで変更を加え、保存できることだけだ。たとえそれが難しく聞こえたとしても、私たちは多くの場合、スクリーンショット（およびオンライン・スクリーンキャスト）を含め、良いレシピのようにステップバイステップで私たちが議論するすべてのことを説明する。

簡単な音声認識、モーションセンサーを使ったジェスチャー検出、カメラセンサーを使った人物検出などのプロジェクトを使って、組込みデバイスでのマシン学習の実用的なアプリケーションを紹介する。これらのプログラミングを自分で作り、それを拡張して、気になる問題を解決することに慣れ親しんでもらいたい。例えば、音声認識を人間の話し声の代わりに吠え声を検出するように変更したいとか、人の代わりに犬を検出したいとか、そのような変更に自分で取り組むためのアイデアを提供する。私たちのゴールは、あなたが気になるエキサイティングなアプリケーションを作り始めるために必要なツールを提供することだ。

必要なハードウェアは？

USBポートのあるノートPCかデスクトップPCが必要だ。これがあなたのメインプログラミング環境となり、組み込みデバイス上で実行するプログラムを編集したりコンパイルしたりする場所となる。このコンピュータと組み込みデバイスは、USBポートと、使用する開発ハードウェアに依存する特殊化アダプタを使って接続する。メインコンピュータは、Windows、Linux、macOSのいずれでも動作する。ほとんどの例では、Google Colabを使ってクラウド上で機械学習モデルをトレーニングするので、特殊化されたコンピューターが必要なことを心配する必要はない。

プログラムをテストするための組み込み開発ボードも必要だ。面白いことをするためには、マイクや加速度センサー、カメラなどが必要で、現実的なプロトタイプ・プロジェクトに組み込めるような小型のものが、バッテリーとともに必要だ。本書を始めるにあたって、このようなものを発見するのは困難だったため、チップメーカーのAmbiqとプロデューサーのSparkFunと協力して、15ドルのSparkFun Edgeボードを製造した。本書のすべての例は、このデバイスで動作する。

チップ

SparkFun Edgeボードの2回目の改訂版、SparkFun Edge 2は、本書の出版後にリリースされる予定である。本書のすべてのプロジェクトは、新しいボードで動作することが保証されている。ただし、コードやデプロイの手順は、ここに書かれているものとは若干異なる。各プロジェクト章は ...