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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，(美)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;24cm

并列正题名:

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:

(美) 瓦尔登 (Warden, Pete) 著

个人责任者:

(美) 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

一般附注:

华章IT

版本附注:

O'Reilly Media, Inc.授权出版

相关题名附注:

封面英文题名：TinyML: machine learning with TensorFlow Lite on Arduino and ultra-low-power microcontrollers

提要文摘附注:

深度学习网络正在变得越来越小。GoogleAssistant团队可以使用大小只有14KB的模型检测单词——模型小到可以在微控制器上运行。在这本实用的书中，你将进入TinyML的世界。TinyML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。本书解释了如何训练足够小的模型以适合任何环境。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搭建一系列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。

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