코딩뚠뚠

Chapter22. 에너지 최적화 문제 " TinyML + 임베디드 장치에서의 에너지 소비를 줄이려면? " 목차 : 대략적인 감 잡기 전체 시스템 전력소모 측정 모델 전력 사용량 추정 전력소모 개선 임베디드 장치(MCU)는 에너지를 거의 소비하지 않는다, 않아야 한다 는 특징이 있다. 그에 비해 서버CPU는 엄청난 전원이 필요하고, 스마트폰도 수 와트를 소비한다. 마이크로컨트롤러는 수밀리와트 미만의 전력으로 작동하여 작은 배터리로도 몇 개월~몇 년을 쓸수도 있다. 부하가 큰 작업을 한다면 불가능하니.. 전력사용량을 개선해야만 한다. 1. 대략적인 감 잡기 Network 요청은 RAM에서 정보를 읽는것보다 느리고 / SSD접근보다 HDD 접근이 더 느리다. 에너지 양에 대해서는 감이 없지만.. 이 감을 잡..

Chapter17. 제스처인식 어플리케이션 " 자이로센서를 이용해 간단한 제스처를 인식하는 어플리케이션을 만들어보자 " 목차 : 개요 만들고자 하는 시스템 기본흐름 코드 제스처 감지 -> 다음장 MCU에 배포 -> 다음장 마치며 -> 다음장 이전장 링크 [머신러닝 공부] Tiny ML -16 / 인체감지 모델 훈련하기 Chapter16. 인체감지 모델 훈련하기 " 이전장까지 썼던 모델 을 훈련시켜보자 " 목차 : 연산 환경 선택 Google Cloud Platform 설정 프레임워크선택 데이터셋 구축 모델 훈련과 평가 텐서플로 라이트 기타 dbstndi6316.tistory.com 참고 repo GitHub - tensorflow/tensorflow: An Open Source Machine Learni..

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..

Tiny ML 세번째 단원 : 머신러닝 빠르게 훑어보기 이다. 앞서 HW, SW 사전 준비물들을 준비했으니 본격적으로 시작해보자. Chapter3. 머신러닝 빠르게 훑어보기 머신러닝은 고급수학등의 수많은 개념의 집합으로 여겨져 어렵게 느껴질 수 있다. 그러나 사용하는 입장에서는 도구세트 정도로 생각하고 사용할 수 있다. " 그래서 이 책에서는 딥러닝의 이론,수학 보다는 임베디드장치에 대해 모델을 최적화하는 방법에 대해 설명한다고 한다. " - 머신러닝이란 '실제로' 무엇인가 공정 데이터를 이용한 예측 시스템을 예로 들어 설명한다. 기본적으로 머신러닝은 컴퓨터를 사용해 과거 관측치를 이용해 이후를 예측하는 기술. 프로그래머는 데이터를 특수한 종류의 알고리즘에 공금하고 알고리즘이 스스로 규칙을 찾게한다. T..

Tiny ML 이란? Tiny ML = Tiny Machine Learning 을 직역하면 "매우 작은 머신러닝" 으로, 머신러닝을 구성하는 무언가가 매우 작음을 알 수 있다. Tiny ML은 센서 또는 마이크로 컨트롤러와 같은 저 에너지 시스템에서 구현되는 머신러닝이다. Edge AI, Embedded AI 등도 이와 비슷한 단어로 아래의 포스팅에 조금 언급했다. https://dbstndi6316.tistory.com/303 [임베디드] 임베디드시스템과 AI 임베디드시스템과 AI 1. 임베디드 시스템을 개발하는 경우는? 고도로 최적화되고 효율적인 시스템을 구축해야 할 때 개발한다. 단말 단계에 기기가 위치하게 된다. https://dbstndi6316.tistory.com/301 [임 dbstndi6..