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Tinyml : Machine Learning avec Tensorflow Lite sur Arduino et micro ultra-basse puissance-

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Caractéristiques de l'objet

État: Neuf: Livre neuf, n'ayant jamais été lu ni utilisé, en parfait état, sans pages manquantes ni ...

ISBN: 1492052043

EAN: 9781492052043

Binding: TP

Book Title: Tinyml: Machine Learning with Tensorflow Lite on A

Subject Area: Computers, Science

Publication Name: Tinyml : Machine Learning with Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers

Item Length: 9.1 in

Publisher: O'reilly Media, Incorporated

Subject: Data Modeling & Design, General, Computer Vision & Pattern Recognition

Publication Year: 2020

Type: Textbook

Format: Trade Paperback

Language: English

Item Height: 1.1 in

Author: Daniel Situnayake, Pete Warden

Item Width: 7 in

Item Weight: 30 Oz

Number of Pages: 501 Pages

À propos de ce produit

Product Information

Neural networks are getting smaller. Much smaller. The OK Google team, for example, has run machine learning models that are just 14 kilobytes in size--small enough to work on the digital signal processor in an Android phone. With this practical book, you'll learn about TensorFlow Lite for Microcontrollers, a miniscule machine learning library that allows you to run machine learning algorithms on tiny hardware. Authors Pete Warden and Daniel Situnayake explain how you can train models that are small enough to fit into any environment, including small embedded devices that can run for a year or more on a single coin cell battery. Ideal for software and hardware developers who want to build embedded devices using machine learning, this guide shows you how to create a TinyML project step-by-step. No machine learning or microcontroller experience is necessary. Learn practical machine learning applications on embedded devices, including simple uses such as speech recognition and gesture detection Train models such as speech, accelerometer, and image recognition, you can deploy on Arduino and other embedded platforms Understand how to work with Arduino and ultralow-power microcontrollers Use techniques for optimizing latency, energy usage, and model and binary size

Product Identifiers

Publisher

O'reilly Media, Incorporated

ISBN-10

1492052043

ISBN-13

9781492052043

eBay Product ID (ePID)

4038667237

Product Key Features

Author

Daniel Situnayake, Pete Warden

Publication Name

Tinyml : Machine Learning with Tensorflow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers

Format

Trade Paperback

Language

English

Subject

Data Modeling & Design, General, Computer Vision & Pattern Recognition

Publication Year

2020

Type

Textbook

Subject Area

Computers, Science

Number of Pages

501 Pages

Dimensions

Item Length

9.1 in

Item Height

1.1 in

Item Width

7 in

Item Weight

30 Oz

Additional Product Features

LCCN

2020-277178

Lc Classification Number

Q325.5.W37 2020

Target Audience

Scholarly & Professional

Dewey Decimal

006.31

Dewey Edition

Illustrated

Yes

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