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상품상세정보
ISBN	9791162243411(1162243414)
쪽수	568쪽
크기	184 * 236 * 25 mm /1016g 판형알림
이 책의 원서/번역서	Tinyml / Pete Warden

책소개

이 책이 속한 분야

텐서플로 라이트를 활용한 마이크로컨트롤러 머신러닝

AI 음성비서 서비스를 만드는 구글 어시스턴트 팀은 불과 14KB짜리 모델을 사용해 “OK 구글”이란 말을 인식한다. 이는 마이크로컨트롤러에도 탑재 가능한 용량이다. 초소형 머신러닝 ‘TinyML’은 딥러닝과 임베디드 시스템의 결합으로 작은 기기에 음성 인식, 제스처 감지 등 놀라운 능력을 부여한다. 이 책은 어떠한 환경에도 적용할 수 있는 작은 모델을 훈련하는 방법을 담고 있다. 머신러닝이나 마이크로컨트롤러를 다룬 경험이 없어도 다양한 프로젝트를 단계별로 따라 하다 보면 실무 활용 능력을 키울 수 있을 것이다.

CHAPTER 1 서론
1.1 임베디드 장치
1.2 생태계 변화

CHAPTER 2 시작하기
2.1 이 책의 대상 독자
2.2 개발에 필요한 하드웨어
2.3 개발에 필요한 소프트웨어
2.4 이 책에서 배울 내용

CHAPTER 3 머신러닝 빠르게 훑어보기
3.1 머신러닝이란 무엇인가
3.2 딥러닝 워크플로
3.3 마치며

CHAPTER 4 TinyML 'Hello World' 시작하기: 모델 구축과 훈련
4.1 만들고자 하는 시스템
4.2 머신러닝 도구
4.3 모델 구축하기
4.4 모델 학습시키기
4.5 텐서플로 라이트용 모델 변환
4.6 마치며

CHAPTER 5 TinyML 'Hello World': 애플리케이션 구축
5.1 테스트 작성
5.2 프로젝트 파일 구조
5.3 소스 코드 살펴보기
5.4 마치며

CHAPTER 6 TinyML 'Hello World': 마이크로컨트롤러에 배포하기
6.1 마이크로컨트롤러란 무엇인가
6.2 아두이노
6.3 스파크펀 에지
6.4 ST마이크로 STM32F746G 디스커버리 키트
6.5 마치며

CHAPTER 7 호출어 감지: 애플리케이션 만들기
7.1 만들고자 하는 시스템
7.2 애플리케이션 아키텍처
7.3 테스트 코드
7.4 호출어 듣기
7.5 마이크로컨트롤러에 배포하기
7.6 마치며

CHAPTER 8 호출어 감지: 모델 훈련하기
8.1 새로운 모델 훈련
8.2 프로젝트에서 모델 사용
8.3 모델 작동 방식
8.4 나만의 데이터로 훈련하기
8.5 마치며

CHAPTER 9 인체 감지: 애플리케이션 만들기
9.1 만들고자 하는 시스템
9.2 애플리케이션 아키텍처
9.3 테스트 코드
9.4 인체 감지
9.5 마이크로컨트롤러 배포
9.6 마치며

CHAPTER 10 인체 감지: 모델 훈련하기
10.1 연산 환경 선택
10.2 구글 클라우드 플랫폼 인스턴스 설정
10.3 훈련 프레임워크 선택
10.4 데이터셋 구축하기
10.5. 모델 훈련하기
10.6 텐서보드
10.7 모델 평가하기
10.8 텐서플로 라이트로 모델 내보내기
10.9 다른 카테고리 훈련
10.10 아키텍처 이해
10.11 마치며

CHAPTER 11 마술 지팡이: 애플리케이션 만들기
11.1 만들고자 하는 시스템
11.2 애플리케이션 아키텍처
11.3 단계별 테스트
11.4 제스처 감지
11.5 마이크로컨트롤러에 배포
11.6 마치며

CHAPTER 12 마술 지팡이: 모델 훈련하기
12.1 모델 훈련하기
12.2 모델의 작동 방식
12.3 나만의 데이터로 훈련하기
12.4 마치며

CHAPTER 13 마이크로컨트롤러용 텐서플로 라이트
13.1 마이크로컨트롤러용 텐서플로 라이트란 무엇인가
13.2 빌드 시스템
13.3 새로운 하드웨어 플랫폼 지원
13.4 새로운 IDE나 빌드 시스템 지원
13.5 프로젝트와 저장소 간 코드 변경 사항 통합
13.6 오픈소스에 기여
13.7 새로운 하드웨어 가속기 지원
13.8 파일 포맷 이해
13.9 텐서플로 라이트 모바일 작업을 Micro에 포팅하기
13.10 마치며

CHAPTER 14 자신만의 TinyML 애플리케이션 설계하기
14.1 설계 과정
14.2 마이크로컨트롤러가 필요할까, 더 큰 장치가 필요할까?
14.3 무엇이 가능한지 이해하기
14.4 다른 사람의 발자취 따르기
14.5 훈련할 모델 찾기
14.6 데이터 관찰
14.7 오즈의 마법사 방법론
14.8 데스크톱에서 먼저 작동시키기

CHAPTER 15 지연 최적화
15.1 정말 중요한 문제인지 확인하기
15.2 하드웨어 변경
15.3 모델 개선
15.4 양자화
15.5 제품 설계
15.6 코드 최적화
15.7 연산 최적화
15.8 오픈소스에 기여
15.9 마치며

CHAPTER 16 에너지 사용 최적화
16.1 직관 기르기
16.2 실제 전력 소모 측정하기
16.3 모델의 전력 사용량 추정
16.4 전력 소모 개선
16.5 마치며

CHAPTER 17 모델과 바이너리 크기 최적화
17.1 시스템의 한계 이해
17.2 메모리 사용 측정
17.3 다양한 문제에 대한 모델 정확도와 크기
17.4 모델 선택
17.5 실행 파일 크기 줄이기
17.6 정말로 작은 모델
17.7 마치며

CHAPTER 18 디버깅
18.1 훈련과 배포 사이 정확도 손실
18.2 수치의 차이
18.3 알 수 없는 충돌과 중단
18.4. 마치며

CHAPTER 19 텐서플로에서 텐서플로 라이트로 모델 포팅하기
19.1 필요한 Op 이해
19.2 텐서플로 라이트의 기존 Op 범위 살펴보기
19.3 전처리 및 후처리를 애플리케이션 코드로 이동
19.4 Op의 구현
19.5 Op 최적화
19.6 마치며

CHAPTER 20 개인 정보, 보안, 배포
20.1 개인 정보
20.2 보안
20.3 배포
20.4 마치며

CHAPTER 21 파도를 따라잡기 위하여
21.1 TinyML 재단
21.2 SIG Micro
21.3 텐서플로 웹사이트
21.4 그 밖의 프레임워크
21.5 트위터
21.6 TinyML의 친구들
21.7 마치며

부록 A 아두이노 라이브러리 Zip 사용과 생성
부록 B 아두이노에서 오디오 받기

출판사 서평

텐서플로 라이트로 알아보는 임베디드 머신러닝의 가능성

마이크로컨트롤러에서 머신러닝을 실행할 수 있게 된 것은 비교적 최근 일이며 이 분야는 초기 단계에 있습니다. 머신러닝에는 여러 가지 접근 방식이 있지만 가장 인기 있는 방식은 딥러닝입니다. 이 책의 예제는 딥러닝을 중심으로 합니다. 딥러닝은 마이크로컨트롤러에 적합한 문제를 해결하기 위한 유연하고 강력한 도구입니다. 제한된 메모리와 저성능 장치에서도 딥러닝이 작동할 수 있다는 것을 알면 놀랄 수도 있습니다. 실제로 이 책을 통해 정말 놀라운 일을 해내면서도 작은 장치의 제약 조건에 맞는 딥러닝 모델을 만드는 방법을 배우게 될 것입니다.

이 책에는 딥러닝을 연구에서 끝내지 않고 제품까지 이어가기 위한 텐서플로 팀의 고민이 잘 녹아 있습니다. 정확도를 최대한 유지하면서 모델을 경량화하고, 저전력 환경에서 모델을 실행하고, 성능이 낮아 모델을 실행하기 어려운 컴퓨팅 환경에서 모델을 동작시키는 방법을 텐서플로 라이트로 예제를 실행하며 배워보세요.

이 책을 다 읽고 덮을 때, 현재 임베디드 시스템에서 머신러닝을 사용하여 가능한 것이 무엇인지, 앞으로 몇 년 동안 무엇이 실현 가능할지에 대한 아이디어를 얻을 수 있기를 바랍니다.

이 책에서 다루는 내용
● 마이크로컨트롤러용 텐서플로 라이트
● 오디오, 이미지, 가속도계 데이터로 머신러닝(딥러닝) 모델 학습
● 음성 인식, 제스처 인식 등 임베디드 기기에서 작동하는 머신러닝 애플리케이션
● 아두이노를 비롯한 저전력 마이크로컨트롤러에 머신러닝 탑재
● 지연, 에너지 사용, 모델 크기, 바이너리 크기 최적화 기법
● 머신러닝 필수 사항과 자신만의 모델 훈련 방법
● 애플리케이션 디버깅, 개인 정보 보호, 보안을 고려한 설계 노하우 닫기

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※ 북로그 리뷰 리워드 제공 2021. 4. 1 종료

초소형 머신러닝 jh**t11 | 2021-08-22 | 추천: 0 |

ϻ <초소형 머신러닝 TinyML> 책은 딥러닝과 임베디드 시스템의 결합으로 작은 기기를 내가 원하는 대로 이용하는 방법을 다양하게 알려준다. 머신러닝이나 마이크로 컨트롤러를 사용해 본 경험이 없더라도 이 책을 단계별로 따라하다 보면 임베디드 시스템에 머신러닝을 결합하는 방법을 배울 수 있다. 먼저 머신러닝이 무엇인지 내가 원하는 프로젝트를 시작할 수 있는 절차를 단계별로 알려준다. ... 더보기

ϻ

<초소형 머신러닝 TinyML> 책은 딥러닝과 임베디드 시스템의 결합으로 작은 기기를 내가 원하는 대로 이용하는 방법을 다양하게 알려준다. 머신러닝이나 마이크로 컨트롤러를 사용해 본 경험이 없더라도 이 책을 단계별로 따라하다 보면 임베디드 시스템에 머신러닝을 결합하는 방법을 배울 수 있다. 먼저 머신러닝이 무엇인지 내가 원하는 프로젝트를 시작할 수 있는 절차를 단계별로 알려준다.

TinyML은 저전력 임베디드 기기에서 사용하는 ML이다. 이 책으로 연습하려면 스파크펀 에지, 아두이노, ST마이크로 STM32F 746G 디스커버리 키트와 같은 일부 장비가 필요하다. 장비와 관련 프로그램을 설치하는 방법을 하나하나 친절하게 설명하고 있다. 필요한 준비만 끝내면 책을 순서대로 읽는 것 보다 내가 만들고 싶은 내용부터 따라하는 것이 효과적이다.

머신러닝에 관심 있고 뭔가를 배워보고 싶다면 이 책을 따라 하나씩 따라하다 보면 스스로 정말 뿌듯한 결과물을 만들 수 있을 것 같다.

머신러닝에 대해 더 배우고 싶다면 관련 도서로 <텐서플로 라이트를 활용한 머신러닝>, <핸즈온 머신러닝>, <파이썬 날코딩으로 알고 짜는 딥러닝> 을 참고하면 된다.

이 책에 나온 예제소스는 아래 링크에서 확인할 수 있다.

https://github.com/yunho0130/tensorflow-lite

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더 작은 머신에서도 ML을!! ma**ngfunk | 2021-08-15 | 추천: 0 |

머신러닝은 항상 핫하지만, 입문 허들이 높아서 쉽게 도전하지 못하고 있는 분야입니다. 저도 라이트 버전인 ‘생활코딩 - 머신러닝야학’ 정도만 겨우 진행해 보았습니다. 그러던 중 8원 리뷰어로 ‘초소형 머신러닝 TinyML’을 진행하게 되었습니다. 사실 저는 ML을 거의 모르기 때문에 겁이 났습니다. 하지만, 이 책은 초보자들도 시작할 수 있도록 용기를 주고 있습니다 ㅎ TinyML은 저전력의 임베디드 기기에서 사용하는 ML입니다. 그래서 이 책을 100% 활용하기 위해선 노트북 뿐만 아니라... 더보기

머신러닝은 항상 핫하지만, 입문 허들이 높아서 쉽게 도전하지 못하고 있는 분야입니다.

저도 라이트 버전인 ‘생활코딩 - 머신러닝야학’ 정도만 겨우 진행해 보았습니다.

그러던 중 8원 리뷰어로 ‘초소형 머신러닝 TinyML’을 진행하게 되었습니다.

사실 저는 ML을 거의 모르기 때문에 겁이 났습니다.

하지만, 이 책은 초보자들도 시작할 수 있도록 용기를 주고 있습니다 ㅎ

TinyML은 저전력의 임베디드 기기에서 사용하는 ML입니다. 그래서 이 책을 100% 활용하기 위해선 노트북 뿐만 아니라 스파크펀 에지, 아두이노, ST마이크로 STM32F 746G 디스커버리 키트와 같은 일부 장비가 필요합니다. (저는 집에 아이들이 있어서 장비 마련이 어려워서.. ML만 진행했습니다.)

Chater3 에서 머신러닝의 기본적인 부분들을 설명합니다. 머신러닝을 잘 모르는 입문자도 이해하기 수월했습니다. 저는 생활코딩의 머신러닝야학을 수강한 후에 봐서 그런지 잘 이해가 되었는데, 이 부분이 어렵게 느껴지는 입문자는 머신러닝야학을 수강하신 후에 보시면 도움이 많이 됩니다.(강추)

개인적으로 이 파트에서는 인상적인 부분은 ML이 “잘” 동작하기 위해 고민하는 부분들이였습니다. 만약 이 부분을 아무 도움 없이 진행했다면 많은 삽집이 선행되어야만 하는 부분이 아닌가 싶습니다.

이제 진짜 시작은 Chapter4부터 진행이 되는데, 예제들을 실행할 수 있는 주피터 노트북을 colab을 통해 제공해주고 있기 때문에, 막혀도 큰 걱정없이 진행할 수 있습니다.

예전에 현재 테스트 서버로 사용하고 있는 미니 PC에서 Tensorflow를 원격에서 주피터로 실행하려고 했을때 실패 했던 기억이 있어서 걱정했는데, Tensorflow Lite를 사용하는 점과, Colab을 통해 구글의 컴퓨터를 사용하여 컴퓨터 사양 때문에 막힐까 하는 걱정은 접어두게 되었습니다.

이 책에서는 여러 예제들을 다루는데, 해당 예제들은 Tensorflow Lite의 공식 예제라고 합니다.

Hello World (사인파 예측하는 모델)
호출어 감지(음성 인식 모델)
인체 감지
마술 지팡이(제스처 인식)
아두이노와 같은 보드들이 저렴한 가격으로 IOT가 활발해지고 있는데, 거기에 ML을 적용한다면 세상은 지금도 빠르게 발전하고 있지만, 거기에 더욱 가속을 할 수 있을 것 같습니다. IOT, 임베디드에 관심이 있는 사람과 ML에 익숙하신 분들에게 큰 도움이 될 수 있을 것 같습니다. 다른 입문서는 아직 보지 않아서 모르겠지만, ML 입문서로도 괜찮을 것 같습니다.

단, 아무래도 임베디드를 다루기 때문에 ML을 다루기 위해 Python 뿐만 아니라, 기본적으로 C/C++ 도 다룰 줄 아셔야 합니다.

저자의 Git 을 통해 모든 부분을 공유하고 있는데, 잘 만들어 두시기도 했고, 계속 발전하는 Git이라 계속 지켜보며 ML을 공부하시는걸 추천

한빛미디어 “나는 리뷰어다” 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다. 닫기
TinyML, 머신러닝을 위한 좋은 실습 가이드북 hi**a92 | 2021-08-04 | 추천: 0 |

이 책은 GPU등을 이용한 거대한 하드웨어가 필요한 머신러닝 운용이 아닌 작은 기기등을 이용한 머신러닝 운용을 위한 임베디드 소프트웨어 기술인 TinyML에 대한 소개를 한 책으로 구글의 텐서플로 라이트와 임베디드 컴퓨터인 아두이노를 활용하여 음성, 화상인식등 여러가지 문제해결을 할 수 있게 하는데 도움이 되도록 하고 있다. 이 책은 기본적으로 머신러닝을 운용해 보았거나 임베디드에 대한 아주 깊이 있는 지식이 없어도 학습이 가능하도록 설명이 되었으며 책에서의 소스코드는 C/C++를 중심으로 작성되어 있으므... 더보기

이 책은 GPU등을 이용한 거대한 하드웨어가 필요한 머신러닝 운용이 아닌 작은 기기등을 이용한 머신러닝 운용을 위한 임베디드 소프트웨어 기술인 TinyML에 대한 소개를 한 책으로 구글의 텐서플로 라이트와 임베디드 컴퓨터인 아두이노를 활용하여 음성, 화상인식등 여러가지 문제해결을 할 수 있게 하는데 도움이 되도록 하고 있다.

이 책은 기본적으로 머신러닝을 운용해 보았거나 임베디드에 대한 아주 깊이 있는 지식이 없어도 학습이 가능하도록 설명이 되었으며 책에서의 소스코드는 C/C++를 중심으로 작성되어 있으므로 앞의 두언어에 대한 기본적인 숙지도 필요하다 하겠다. 하지만 깊은 난이도를 요구하는 것이 아니므로 책을 읽다 막히거나 부족한 부분은 그에 해당하는 도서를 펼쳐놓고 학습하여도 충분히 원하는 길을 찾아갈 수 있을 것으로 사료된다.

한편, 이 책은 글로벌 대기업과 같이 대규모 서버를 이용한 시스템 환경이 아닌 아두이노와 같이 매우 간단한 환경에서 머신러닝을 학습할 수 있으므로 대학생이나 앞에서와 같은 대규모 메인프레임에 접근이 곤란한 사람들에게 큰 도움이 되리라 생각된다.

<이 리뷰는 한빛미디어 도서협찬을 받아 작성하였습니다> 닫기
[초소형 머신러닝 TinyML] 도서 리뷰 yo**gick71 | 2020-09-28 | 추천: 0 |

오늘 리뷰할 도서는 [초소형 머신러닝 TinyML] 이다. https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B3963656224 요즘 갑자기 IoT에 빠져 늘어나는 장비들에 얇아지는 내 지갑 ㅠ.ㅠ, 그러던 와중에 반갑게 나온 책! 이 책이야 말로 IoT 넘어선 본격 "엣지 컴퓨팅" 을 다루는 몇 안되는 책이라 볼 수 있다. ... 더보기

오늘 리뷰할 도서는 [초소형 머신러닝 TinyML] 이다.

https://www.hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B3963656224

요즘 갑자기 IoT에 빠져 늘어나는 장비들에 얇아지는 내 지갑 ㅠ.ㅠ, 그러던 와중에 반갑게 나온 책!

이 책이야 말로 IoT 넘어선 본격 "엣지 컴퓨팅" 을 다루는 몇 안되는 책이라 볼 수 있다.

엣지 컴퓨팅은 "https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%97%90%EC%A7%80_%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85" 에서

아래처럼 소개하고 있다.

게다가 요즘 핫한 주제인 머신러닝/딥러닝을 이용하게 되는데, 책 소개 페이지에 보면 이 책은 "중급용" 이라고 되어 있다.

또한 책에서는 기본적으로 임베디드 장비를 위한 C++ 코드와 텐서플로우 파이썬 코드 두가지로 주로 설명 한다.

책 앞부분에 머신러닝/딥러닝, 텐서플로우에 대해 소개를 하고 있기는 하지만, 워낙 쉽지 않은 분야라서 이런 내용은

다른 책을 참고해야 할 것이다.

아래는 책의 앞부분에 나오는 예제를 구글 코랩에서 실행해본 것이다. 약간 아쉬운 점은 책이 흑백으로 출판되어

아름다운 컬러를 볼 수 없다는 점. 하지만 책 내용에 크게 방해가 되지는 않는다.

그리고 이 책은 주제상 실제 소형 임베디드 장비를 사용하는 부분이 대부분이다. 소형 임베디드 장비를 사용 해본 경험이

없는 분들은 아마 이 부분에서도 상당히 허들 일거라 예상한다. 이 책에서는 이런 부분에 대해서는 자세히 설명하지

않으므로 중급용 이다. 다른 기본 서적을 참고하도록 하자.

아래는 이 책에서 실제 사용되는 장비인 "아두이노 나노 33 BLE Sense" 인데 책에서 사용하는 여러 장비들 중의 하나이다.

사실 나는 구형 "라즈베리 파이"가 있지만 이사 하면서 도대체 어디 있는지 찾지 못하고 있고,

ESP32 칩을 사용하는 개발 보드가 두개나 있다.

그런데 이 책에서는 ESP32 장비에 대해서는 다루고 있지 않아, 아직 책에 있는 예제들이 실행 가능한지 확인을 못해봤다.

그래서 결국 아두이노를 주문했는데...

하필 재고가 없는 상품을 주문해서 아마 추석 연휴 이후에나 도착할듯 =.=

이 책을 전반적으로 살펴 본 결과, 책의 앞부분에서 설명했듯이 요즘 왠만한 집에 하나씩은 있을 듯한 "인공 지능 스피커" 개발에

대한 밑바탕이 되는 기본 기술들을 배울 수 있다.

그동안 머신러닝/딥러닝에 대한 책을 여러 권 봤는데 이론에서 그치는 책들이 있어 아쉬웠는데, 이 책은 소형 디바이스를

아용해서 실무에서 사용 가능한 부분을 다루는 점이 장점이다. 그러나 내용이 쉽지 않을 수 있다는 점은 잊지 말자.

그럼 오늘 리뷰 끝~! 닫기
[리뷰] 초소형 머신러닝 TinyML le**k555 | 2020-09-26 | 추천: 0 |

[한줄평] 임베디드에 머신러닝을 구현한다면 꼭 봐야 하는책 [목차구성] CHAPTER 1 서론 CHAPTER 2 시작하기 CHAPTER 3 머신러닝 빠르게 훑어보기 CHAPTER 4 TinyML ‘Hello World’ 시작하기: 모델 구축과 훈련 CHAPTER 5 TinyML ‘Hello World’: 애플리케이션 구축 CHAPTER 6 TinyML ‘Hello World’: ... 더보기

[한줄평]

임베디드에 머신러닝을 구현한다면 꼭 봐야 하는책

[목차구성]

CHAPTER 1 서론

CHAPTER 2 시작하기

CHAPTER 3 머신러닝 빠르게 훑어보기

CHAPTER 4 TinyML ‘Hello World’ 시작하기: 모델 구축과 훈련

CHAPTER 5 TinyML ‘Hello World’: 애플리케이션 구축

CHAPTER 6 TinyML ‘Hello World’: 마이크로컨트롤러에 배포하기

CHAPTER 7 호출어 감지: 애플리케이션 만들기

CHAPTER 8 호출어 감지: 모델 훈련하기

CHAPTER 9 인체 감지: 애플리케이션 만들기

CHAPTER 10 인체 감지: 모델 훈련하기

CHAPTER 11 마술 지팡이: 애플리케이션 만들기

CHAPTER 12 마술 지팡이: 모델 훈련하기

CHAPTER 13 마이크로컨트롤러용 텐서플로 라이트

CHAPTER 14 자신만의 TinyML 애플리케이션 설계하기

CHAPTER 15 지연 최적화

CHAPTER 16 에너지 사용 최적화

CHAPTER 17 모델과 바이너리 크기 최적화

CHAPTER 18 디버깅

CHAPTER 19 텐서플로에서 텐서플로 라이트로 모델 포팅하기

CHAPTER 20 개인 정보, 보안, 배포

CHAPTER 21 파도를 따라잡기 위하여

부록 A 아두이노 라이브러리 Zip 사용과 생성

부록 B 아두이노에서 오디오 받기

[이 책의 특징]

ㆍ 마이크로컨트롤러용 텐서플로 라이트

ㆍ 오디오, 이미지, 가속도계 데이터로 머신러닝(딥러닝) 모델 학습

ㆍ 음성 인식, 제스처 인식 등 임베디드 기기에서 작동하는 머신러닝 애플리케이션

ㆍ 아두이노를 비롯한 저전력 마이크로컨트롤러에 머신러닝 탑재

ㆍ 지연, 에너지 사용, 모델 크기, 바이너리 크기 최적화 기법

ㆍ 머신러닝 필수 사항과 자신만의 모델 훈련 방법

ㆍ 애플리케이션 디버깅, 개인 정보 보호, 보안을 고려한 설계 노하우

[대상 독자]

ㆍ마이크로컨트롤러에서 머신러닝을 구현하려는 개발자

ㆍ머신러닝을 사용해서 실제 제품을 만들고 싶은 기획자 및 개발자

ㆍ아두이노에 머신러닝 기능을 사용하고 싶은 개발자

ㆍIoT에 딥러닝을 적용하고 싶은 개발자

[서평]

알파고가 나온지 벌써 4년이 지났다. 알파고 이후 머신러닝, 딥러닝등 AI에 대한 투자 및 관심도가 엄청나게 증가하게 되었다. 이제 연구에 대한 성과가 나와야 할 시기가 된것이다. 지금까지는 딥러닝, 머신러닝을 하려면 엄청난 컴퓨팅 파워가 필요 했다. 하지만 실제 제품에 사용할때는 그런 엄청난 컴퓨팅 파워 보다는 저전력에서 돌아갈수 있는 인공지능 기능이 필요 하다. 이책에서는 TinyML로 마이크로컨트롤러, 임베디드 환경에서 딥러닝, 머신러닝을 사용할수 있는 방법을 배울수 있다. 먼저 이책으로 tinyML 프로젝트를 구축하려면 하드웨어 장비가 필요하다. 머신러닝 모델을 훈련할 때는 구글의 코랩으로 무료로 이용 할수 있다. 하지만 프로그램을 실제로 테스트하려면 임베디드 개발 보드가 필요하다. 보통 딥러닝 책들은 수학 모델을 학습 하고 컴퓨터만 있으면 해결이 되는데 TinyML은 모델학습에서 끝나는게 아니라 제품으로 만드는것이라서 모델을 경량화하고 저전력 환경에서도 실행하고, 텐서플로 라이트를 배울수 있습니다. 이책을 학습 하면서 임베디드 시스템에서 딥러닝을 사용하여 가능한 것이 무엇이며 앞으로 어떤것들이 만들수 있는지 좋은 아이디어를 얻을수 있었습니다. 아마 IoT를 하면서 딥러닝을 도입하고 싶다면 이책이 해답이 될것이다.

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