[Ulasan] TinyML (Pete Warden) Diringkaskan.

TinyML (Pete Warden)

- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492052043?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/TinyML-Pete-Warden.html

- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=TinyML+Pete+Warden+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1

- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_TinyML-Pete-Warden.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_TinyML-Pete-Warden.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_TinyML-Pete-Warden.html

- Baca selanjutnya: https://malaysian.9natree.com/read/1492052043/

#TensorFlowLiteforMicrocontrollers #Inferenspadamikropengawal #Pengecamankataarahan #Pengesananmanusiamelaluikamera #Pengoptimumantenagadansaizmodel #TinyML

TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers ialah buku teknikal oleh Pete Warden dan Daniel Situnayake, diterbitkan oleh O’Reilly. Buku ini memperkenalkan TinyML, iaitu pendekatan menjalankan inferens pembelajaran mesin terus pada perkakasan kecil seperti mikropengawal Arduino, tanpa sentiasa bergantung pada pelayan awan. Fokusnya bukan sekadar memahami teori rangkaian neural, tetapi mengubah model menjadi cukup kecil, pantas, dan jimat tenaga untuk digunakan pada peranti sebenar. Pembaca dibimbing daripada asas pembelajaran mesin hingga proses melatih, menukar, memasang, dan menguji model melalui TensorFlow Lite for Microcontrollers. Contoh utamanya melibatkan pengecaman perkataan, pengesanan manusia melalui kamera, dan pengecaman gerak isyarat menggunakan data sensor. Dengan gaya berasaskan projek, buku ini menunjukkan bahawa AI pada peranti kecil melibatkan pilihan kejuruteraan yang nyata, termasuk memori, saiz binari, penggunaan bateri, kependaman, privasi, dan kebolehpercayaan.