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Chapter12. 음성인식(호출어 감지) 모델 훈련하기 " 내 데이터셋으로 훈련해보자 " 목차 : 새로운 모델 훈련 -> 이전장 프로젝트에서 모델 사용 -> 이전장 모델 작동 방식 -> 이전장 내 데이터로 훈련하기 참고 repo GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Learning Framework for Everyone An Open Source Machine Learning Framework for Everyone - GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Learning Framework for Everyone github.com 내 데이터셋으로 훈련하기 : 훈련시킬 수 있는 데..

Chapter11. 음성인식(호출어 감지) 모델 훈련하기 " 이번에는 모델의 작동 방식을 알아보자 " 목차 : 새로운 모델 훈련 -> 이전장 프로젝트에서 모델 사용 -> 이전장 모델 작동 방식 내 데이터로 훈련하기 이전 포스팅 링크 [머신러닝 공부] Tiny ML -10 / 음성인식 모델훈련하기 -1 Chapter10. 음성인식(호출어 감지) 모델 훈련하기 " 새로운 모델을 만들어보자 " 목차 : 새로운 모델 훈련 프로젝트에서 모델 사용 모델 작동 방식 -> 다음장 내 데이터로 훈련하기 -> 다음장 새로운 dbstndi6316.tistory.com 모델 작동 방식 : 이전까지는 모델을 훈련하는 스킬을 배워봤다. 순서가 바뀐것같기도 하지만? 이번엔 모델이 어떻게 예측을 수행하는지 알아보자. > 입력의 시각..

Chapter10. 음성인식(호출어 감지) 모델 훈련하기 " 새로운 모델을 만들어보자 " 목차 : 새로운 모델 훈련 프로젝트에서 모델 사용 모델 작동 방식 -> 다음장 내 데이터로 훈련하기 -> 다음장 새로운 모델 훈련 : 우선 이 장에서는 yes, no 외의 다른 단어를 인식할 수 있는 모델을 훈련할 것이다. 훈련 시 아래와 같은 사항을 고려해야 될 것이다. 입력 : 기존 스크립트 활용을 위해 데이터의 모양과 형식을 맞춰줘야 한다. 출력 : 클래스 당 하나의 확률 텐서 타입을 갖는 출력을 맞춰줘야 한다. 훈련데이터 : 많은 데이터는 정확도를 향상시킨다. 최적화문제 : 메모리가 극도로 제한된 상태이므로 최적화문제가 있다. 참고한 기존 스크립트는 아래 스크립트이다. GitHub - tensorflow/tf..

Chapter9. 음성인식(호출어 감지) 어플리케이션 만들기 " 저번챕터에 이어 TinyML을 좀더 생활에 밀접한 부분에 사용해본다. " 목차 : TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? -> 이전장 참고 만들고자 하는 시스템 -> 이전장 참고 어플리케이션 아키텍처 -> 이전장 참고 테스트코드 분석 -> 이전장 참고 호출어 듣기 MCU에 배포하기 이전장은 아래 링크에.. [머신러닝 공부] Tiny ML -8 / 음성인식 어플리케이션-1 Chapter8. 음성인식(호출어 감지) 어플리케이션 만들기 " 이번 챕터에서는 TinyML을 좀더 생활에 밀접한 부분에 사용해본다. " 목차 : TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? 만들고자 하는 시스템 dbstndi6316.tistory.com 5. ..

Chapter8. 음성인식(호출어 감지) 어플리케이션 만들기 " 이번 챕터에서는 TinyML을 좀더 생활에 밀접한 부분에 사용해본다. " 목차 : TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? 만들고자 하는 시스템 어플리케이션 아키텍처 테스트코드 분석 호출어 듣기 -> 다음장에서 계속 MCU에 배포하기 -> 다음장에서 계속 1. TinyML을 이용한 호출어감지는 왜 필요할까? 우리는 음성인식이 되는 기기를 사용할 때 'OK google', '시리야' 와 같이 호출어를 사용한 후, '오늘 네이버 주가 검색해줘' 와 같이 음성 명령을 내리는 순서에 익숙하다. 음성명령은 서버에서 추론하여 결과를 내는 편이 정확성면에서 좋을것이다. 하지만 이는 많은 에너지(데이터,전력 등)를 소모한다. 따라서 언제 호출될지 ..

Chapter7. MCU(마이크로 컨트롤러)에 배포하기 " 이번 챕터에서는 장치에 코드를 배포해본다. " 준비할 하드웨어등의 정보는 아래 포스팅에 기술 GitHub - yunho0130/tensorflow-lite: O'Reilly 소스코드 저장소 O'Reilly 소스코드 저장소 - GitHub - yunho0130/tensorflow-lite: O'Reilly 소스코드 저장소 github.com HandleOutput() 中 일부 해석 void HandleOutput(tflite::ErrorReporter* error_reporter, float x_value, float y_value) { // 메서드를 최초로 실행할 때 LED 설정한다. static bool is_initialized = false..

이전 포스팅에서는 MISRA는 뭔지 MISRA C 코딩룰은 뭔지에 대해 알아봤다 MISRA C 코딩룰 개발자 누구나 자신만의 코딩룰이 있을것이다. 하지만 현업에선 자신만의 코딩룰보단 개발 테스트 관리를 위한 공통의 룰이 있다는것을 알게됐다. MISRA C 는 그 공통의 코딩룰 중 하나로 아래에 dbstndi6316.tistory.com 이번 포스팅에서는 그 중 MISRA C 2012와 그 특성에 대해 조금더 깊게 알아보고자 한다. 왜 규칙을 계속 업데이트 하는가? 이미 MISRA를 사용하는 기업들은 업그레이드에 대해 아래와 같은 의문들을 품을 수 있다. 새로운 규칙이 꼭 필요할까? 이전 규칙보다 월등히 좋은가? 기존 MC1/MC2를 준수한 코드는 새로운 표준도 준수할 수 있을까? 룰이 업데이트 되기 이전..

개발자 누구나 자신만의 코딩룰이 있을것이다. 하지만 현업에선 자신만의 코딩룰보단 개발 테스트 관리를 위한 공통의 룰이 있다는것을 알게됐다. MISRA C 는 그 공통의 코딩룰 중 하나로 아래에서 설명을 이어간다. MISRA 란? MISRA는 The Motor Industry Software Reliability Association 의 줄임말로 자동차 소프트웨어 안정성 증진을 위한 단체이다. MISRA C는 1998년 MISRA가 자동차 산업계를 위한 코딩 규칙을 세운 가이드라인을 출판하면서 자동차 업계에서 사용하는 C언어 프로그래밍 언어의 애매함(ambiguities)를 다루며 생겨났다. 위에서 말한 C 프로그래밍언어의 불안정성이란 어떤것들을 의미할까? 1. 프로그래머의 실수 단순 타이핑 에러 알고리즘..