Cargando…
TinyML : wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach /
Może się wydawać, że profesjonalne systemy uczenia maszynowego wymagają sporych zasobów mocy obliczeniowej i energii. Okazuje się, że niekoniecznie: można tworzyć zaawansowane, oparte na sieciach neuronowych aplikacje, które doskonale poradzą sobie bez potężnych procesorów. Owszem, pr...
| Clasificación: | Libro Electrónico |
|---|---|
| Autores principales: | , |
| Otros Autores: | |
| Formato: | Electrónico eBook |
| Idioma: | Polaco Inglés |
| Publicado: |
Gliwice :
Helion,
[2022]
|
| Edición: | [First edition]. |
| Temas: | |
| Acceso en línea: | Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
MARC
| LEADER | 00000cam a22000007i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | OR_on1382403143 | ||
| 003 | OCoLC | ||
| 005 | 20231017213018.0 | ||
| 006 | m o d | ||
| 007 | cr cnu|||unuuu | ||
| 008 | 230614s2022 pl a o 000 0 pol d | ||
| 040 | |a ORMDA |b eng |e rda |e pn |c ORMDA |d OCLCF |d OCLCO | ||
| 020 | |a 9788328383630 |q (electronic bk.) | ||
| 020 | |a 8328383632 |q (electronic bk.) | ||
| 035 | |a (OCoLC)1382403143 | ||
| 037 | |a 9788328383630 |b O'Reilly Media | ||
| 041 | 1 | |a pol |h eng | |
| 050 | 4 | |a Q325.5 | |
| 082 | 0 | 4 | |a 006.3/1 |2 23/eng/20230614 |
| 049 | |a UAMI | ||
| 100 | 1 | |a Warden, Pete, |e author. | |
| 240 | 1 | 0 | |a TinyML. |l Polish |
| 245 | 1 | 0 | |a TinyML : |b wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach / |c Pete Warden, Daniel Situnayake ; przekład, Anna Mizerska. |
| 250 | |a [First edition]. | ||
| 264 | 1 | |a Gliwice : |b Helion, |c [2022] | |
| 300 | |a 1 online resource (432 pages) : |b illustrations | ||
| 336 | |a text |b txt |2 rdacontent | ||
| 337 | |a computer |b c |2 rdamedia | ||
| 338 | |a online resource |b cr |2 rdacarrier | ||
| 520 | |a Może się wydawać, że profesjonalne systemy uczenia maszynowego wymagają sporych zasobów mocy obliczeniowej i energii. Okazuje się, że niekoniecznie: można tworzyć zaawansowane, oparte na sieciach neuronowych aplikacje, które doskonale poradzą sobie bez potężnych procesorów. Owszem, praca na mikrokontrolerach podobnych do Arduino lub systemach wbudowanych wymaga pewnego przygotowania i odpowiedniego podejścia, jest to jednak fascynujący sposób na wykorzystanie niewielkich urządzeń o niskim zapotrzebowaniu na energię do tworzenia zdumiewających projektów. Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do skomplikowanego świata, w którym za pomocą techniki TinyML wdraża się głębokie uczenie maszynowe w systemach wbudowanych. Nie musisz mieć żadnego doświadczenia z zakresu uczenia maszynowego czy pracy z mikrokontrolerami. W książce wyjaśniono, jak można trenować modele na tyle małe, by mogły działać w każdym środowisku - również Arduino. Dokładnie opisano sposoby użycia techniki TinyML w tworzeniu systemów wbudowanych opartych na zastosowaniu ucze nia maszynowego. Zaprezentowano też kilka ciekawych projektów, na przykład dotyczący budowy urządzenia rozpoznającego mowę, magicznej różdżki reagującej na gesty, a także rozszerzenia możliwości kamery o wykrywanie ludzi. | ||
| 590 | |a O'Reilly |b O'Reilly Online Learning: Academic/Public Library Edition | ||
| 630 | 0 | 0 | |a TensorFlow. |
| 650 | 0 | |a Machine learning. | |
| 650 | 0 | |a Signal processing |x Digital techniques. | |
| 650 | 0 | |a Microcontrollers. | |
| 650 | 6 | |a Apprentissage automatique. | |
| 650 | 6 | |a Traitement du signal |x Techniques numériques. | |
| 650 | 6 | |a Microcontrôleurs. | |
| 650 | 7 | |a Machine learning |2 fast | |
| 650 | 7 | |a Microcontrollers |2 fast | |
| 650 | 7 | |a Signal processing |x Digital techniques |2 fast | |
| 700 | 1 | |a Situnayake, Daniel, |e author. | |
| 700 | 1 | |a Mizerska, Anna, |e translator. | |
| 856 | 4 | 0 | |u https://learning.oreilly.com/library/view/~/9788328383630/?ar |z Texto completo (Requiere registro previo con correo institucional) |
| 994 | |a 92 |b IZTAP | ||