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题名/责任者:

TinyML:基于TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上部署机器学习/(美) Pete Warden, Daniel Situnayake著 魏兰, 卜杰译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-111-66422-2/CNY149.00

载体形态项:

416页:图;23cm

统一题名:

TinyML : machine learning with TensorFlow Lite on Arduino and ultra-low-power microcontrollers

其它题名:

基于TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上部署机器学习

丛编项:

O'Reilly精品图书系列

个人责任者:

沃登 (Warden, Pete) 著

个人责任者:

西图纳亚克 (Situnayake, Daniel) 著

个人次要责任者:

魏兰 译

个人次要责任者:

卜杰 译

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP181

中图法分类号:

TP181

责任者附注:

责任者Warden规范汉译姓: 沃登；责任者Situnayake规范汉译姓: 西图纳亚克

提要文摘附注:

本书讲述了TinyML是指微型机器学习，更准确地说，它是指工程师在功率低于1毫瓦的设备上实现机器学习的方法、工具和技术。TinyML还将深度学习和嵌入式系统相结合，使得微型设备可以做出令人惊叹的事情。在本书中，作者解释了如何训练足够小的模型以使其适应任何环境。对于希望在嵌入式系统中搭建机器学习项目的软件及硬件开发人员而言，本书是一个理想的指南，它将一步步地指导你创建和运行一系列TinyML项目。阅读本书不需要任何机器学习或者微控制器开发经验。

使用对象附注:

软件、硬件开发人员，机器学习者，以及相关读者

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