กลับไปหน้าบทความ

อ่าน 2 นาที

ไทนี่เอ็มแอล

TinyML (ย่อมาจากtiny machine learning ) เป็นสาขาหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิงที่มุ่งเน้นการปรับใช้และใช้งานโมเดลบนระบบฝังตัวที่มีพลังงานต่ำและมีทรัพยากรจำกัดเช่นไมโครคอนโทรลเลอร์และอุปกร...

ไทนี่เอ็มแอล

TinyML (ย่อมาจากtiny machine learning ) เป็นสาขาหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิงที่มุ่งเน้นการปรับใช้และใช้งานโมเดลบนระบบฝังตัวที่มีพลังงานต่ำและมีทรัพยากรจำกัดเช่นไมโครคอนโทรลเลอร์และอุปกรณ์เอดจ์[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]

TinyML รองรับการอนุมานบนอุปกรณ์ด้วยความหน่วงต่ำและการพึ่งพาการเชื่อมต่อคลาวด์น้อยที่สุด ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันในอินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ (IoT) อุปกรณ์สวมใส่ และระบบเรียลไทม์[ 5 ]

ประวัติศาสตร์

แนวคิดในการรัน โมเดล การเรียนรู้ของเครื่องบนระบบฝังตัวได้รับความนิยมมากขึ้นในช่วงปลายทศวรรษ 2010 เนื่องจากการบีบอัดโมเดลการหาปริมาณและสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาท ที่มีประสิทธิภาพมีความก้าวหน้า [ 6 ]

คำว่าTinyMLได้รับความนิยมในปี 2019 จากการตีพิมพ์หนังสือTinyMLโดย Pete Warden และ Daniel Situnayake และการก่อตั้งมูลนิธิ TinyML [ 1 ]

ดูเพิ่มเติม

อ่านเพิ่มเติม

Warden, Pete; Situnayake, Daniel (2020). TinyML: การเรียนรู้ของเครื่องด้วย TensorFlow Lite บน Arduino และไมโครคอนโทรลเลอร์พลังงานต่ำพิเศษ (ฉบับพิมพ์ครั้งที่ 1). ปักกิ่ง บอสตัน ฟาร์นแฮม เซบาสโตโพล โตเกียว: O'Reilly. ISBN 978-1-4920-5204-3.

ดึงข้อมูลมาจาก " https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=TinyML&oldid=1352046900 "

สรุปเนื้อหา

ข้อมูลสำคัญจากบทความ

ข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับ ไทนี่เอ็มแอล

TinyML (ย่อมาจากtiny machine learning ) เป็นสาขาหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิงที่มุ่งเน้นการปรับใช้และใช้งานโมเดลบนระบบฝังตัวที่มีพลังงานต่ำและมีทรัพยากรจำกัดเช่นไมโครคอนโทรลเลอร์และอุปกร...

ประวัติศาสตร์

แนวคิดในการรัน โมเดล การเรียนรู้ของเครื่อง บนระบบฝังตัวได้รับความนิยมมากขึ้นในช่วงปลายทศวรรษ 2010 เนื่องจาก การบีบอัด โมเดล การหาปริมาณ และสถาปัตยกรรม เครือข่ายประสาท ที่มีประสิทธิภาพมีความก้าวหน้า [ 6 ]

อ่านเพิ่มเติม

Warden, Pete; Situnayake, Daniel (2020). TinyML: การเรียนรู้ของเครื่องด้วย TensorFlow Lite บน Arduino และไมโครคอนโทรลเลอร์พลังงานต่ำพิเศษ (ฉบับพิมพ์ครั้งที่ 1). ปักกิ่ง บอสตัน ฟาร์นแฮม เซบาสโตโพล โตเกียว: O'Reilly. ISBN 978-1-4920-5204-3 .