Episode Details
Back to Episodes![[Pagsusuri] TinyML (Pete Warden) Nabuod.](https://tagalog.9natree.com/coverSQL/1492052043.jpg)
[Pagsusuri] TinyML (Pete Warden) Nabuod.
Published 4 days, 7 hours ago
Description
TinyML (Pete Warden)
- Bumili sa Amazon Books:
https://www.amazon.com/dp/1492052043?tag=9natree-20
- I-sponsor at Suportahan kami:
https://9natree.com/page/sponsor-and-support.html
- Mga Kagiliw-giliw na Paksa:
- Pagdadala ng machine learning mula cloud papunta sa mismong microcontroller
- TensorFlow Lite for Microcontrollers bilang tulay mula trained model tungo sa Arduino
- Mga proyektong audio, larawan, at accelerometer bilang magkakaibang anyo ng sensor data
- Pag-optimize ng latency, laki ng modelo, memorya, at konsumo sa enerhiya
- Privacy, seguridad, at pag-debug bilang bahagi ng responsableng embedded AI
- Magbasa pa: https://tagalog.9natree.com/read/1492052043/
Ang TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers ay isang praktikal na aklat nina Pete Warden at Daniel Situnayake tungkol sa paglalagay ng machine learning sa maliliit, matipid sa kuryenteng device. Nasa anyo ito ng teknikal na gabay na nakasentro sa paggawa, pagsasanay, pag-convert, at pagde-deploy ng mga modelo sa mga microcontroller gaya ng Arduino. Pangunahing gamit nito ang TensorFlow Lite for Microcontrollers, isang bersiyon ng framework na idinisenyo para sa hardware na kapos sa memorya, bilis ng pagproseso, at enerhiya. Hindi lamang nito ipinapakilala ang mga konsepto ng machine learning. Ipinapakita rin nito kung paano nagiging aktuwal na produkto ang isang modelo, mula sa datos hanggang sa programang tumatakbo sa device. Gumagamit ang aklat ng mga proyektong may audio, larawan, at galaw upang gawing kongkreto ang pag-aaral. Layunin nitong tulungan ang software developer, hardware developer, at maker na maunawaan ang TinyML bilang pagsasanib ng embedded systems at AI, lalo na para sa mga device na kailangang gumana nang lokal, mabilis, at matagal ang baterya.
- Bumili sa Amazon Books:
https://www.amazon.com/dp/1492052043?tag=9natree-20
- I-sponsor at Suportahan kami:
https://9natree.com/page/sponsor-and-support.html
- Mga Kagiliw-giliw na Paksa:
- Pagdadala ng machine learning mula cloud papunta sa mismong microcontroller
- TensorFlow Lite for Microcontrollers bilang tulay mula trained model tungo sa Arduino
- Mga proyektong audio, larawan, at accelerometer bilang magkakaibang anyo ng sensor data
- Pag-optimize ng latency, laki ng modelo, memorya, at konsumo sa enerhiya
- Privacy, seguridad, at pag-debug bilang bahagi ng responsableng embedded AI
- Magbasa pa: https://tagalog.9natree.com/read/1492052043/
Ang TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers ay isang praktikal na aklat nina Pete Warden at Daniel Situnayake tungkol sa paglalagay ng machine learning sa maliliit, matipid sa kuryenteng device. Nasa anyo ito ng teknikal na gabay na nakasentro sa paggawa, pagsasanay, pag-convert, at pagde-deploy ng mga modelo sa mga microcontroller gaya ng Arduino. Pangunahing gamit nito ang TensorFlow Lite for Microcontrollers, isang bersiyon ng framework na idinisenyo para sa hardware na kapos sa memorya, bilis ng pagproseso, at enerhiya. Hindi lamang nito ipinapakilala ang mga konsepto ng machine learning. Ipinapakita rin nito kung paano nagiging aktuwal na produkto ang isang modelo, mula sa datos hanggang sa programang tumatakbo sa device. Gumagamit ang aklat ng mga proyektong may audio, larawan, at galaw upang gawing kongkreto ang pag-aaral. Layunin nitong tulungan ang software developer, hardware developer, at maker na maunawaan ang TinyML bilang pagsasanib ng embedded systems at AI, lalo na para sa mga device na kailangang gumana nang lokal, mabilis, at matagal ang baterya.