TinyML

2장. 시작하기

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: [e-mail]

이 장에서는 저전력 장치에서 머신 러닝 애플리케이션을 구축하고 수정하기 위해 알아야 할 사항을 다룹니다. 모든 소프트웨어는 무료이며 하드웨어 개발 키트는 30달러 미만으로 구입할 수 있으므로 가장 큰 어려움은 개발 환경이 낯설다는 점일 것입니다. 이를 돕기 위해 이 장에서는 잘 작동하는 것으로 확인된 도구들을 추천합니다.

이 책의 대상은 누구인가요?

TinyML 프로젝트를 구축하려면 머신 러닝과 임베디드 소프트웨어 개발에 대해 조금은 알고 있어야 합니다. 이 두 가지 모두 일반적인 기술은 아니며, 두 가지 모두 전문가인 사람은 거의 없기 때문에 이 책은 이 두 가지에 대한 배경 지식이 없다는 가정 하에 시작합니다. 터미널(또는 Windows의 경우 명령 프롬프트)에서 명령을 실행하는 데 어느 정도 익숙하고 프로그램 소스 파일을 편집기에 로드하고 변경한 후 저장할 수 있다는 것만 있으면 됩니다. 어렵게 느껴지시겠지만, 많은 경우 스크린샷(및 온라인 스크린캐스트)을 포함하여 좋은 레시피처럼 단계별로 설명해 드리므로 가능한 한 많은 분들이 쉽게 접근할 수 있기를 바랍니다.

간단한 음성 인식, 모션 센서로 제스처 감지, 카메라 센서로 사람 감지 등의 프로젝트를 통해 임베디드 디바이스에서 머신 러닝을 실제로 적용하는 방법을 보여드리겠습니다. 이러한 프로그램을 직접 빌드한 다음 관심 있는 문제를 해결하기 위해 확장하는 데 익숙해지기를 바랍니다. 예를 들어, 사람의 말 대신 짖는 소리를 감지하거나 사람 대신 개를 감지하도록 음성 인식을 수정하고 싶을 수 있으며, 이러한 수정 사항을 직접 해결하는 방법에 대한 아이디어를 제공합니다. 저희의 목표는 여러분이 관심 있는 흥미로운 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 도구를 제공하는 것입니다.

어떤 하드웨어가 필요합니까?

USB 포트가 있는 노트북이나 데스크톱 컴퓨터가 필요합니다. 이 컴퓨터가 임베디드 장치에서 실행하는 프로그램을 편집하고 컴파일하는 기본 프로그래밍 환경이 됩니다. USB 포트와 사용 중인 개발 하드웨어에 따라 달라지는 특수 어댑터를 사용하여 이 컴퓨터를 임베디드 장치에 연결합니다. 기본 컴퓨터는 Windows, Linux 또는 macOS를 실행할 수 있습니다. 대부분의 예제에서는 Google Colab을 사용하여 Cloud에서 머신 러닝 모델을 학습하므로 특별한 컴퓨터가 없어도 상관없습니다.

또한 프로그램을 테스트할 임베디드 개발 보드가 필요합니다. 흥미로운 작업을 하려면 마이크, 가속도계 또는 카메라가 부착되어 있어야 하고, 배터리와 함께 실제 프로토타입 프로젝트로 만들 수 있을 만큼 작은 것이 필요합니다. 이 책을 시작할 당시에는 이러한 제품을 찾기 어려웠기 때문에 칩 제조업체인 Ambiq 및 메이커 소매업체인 SparkFun과 협력하여 15달러짜리 SparkFun Edge 보드를 제작했습니다. 이 책의 모든 예제는 이 장치에서 작동합니다. ...