CS249r 소개: MACHINE LEARNING SYSTEMS with TinyML
머신러닝 시스템과 TinyML을 다루는 하버드 CS249r 수업의 학생들이 협력하여 작성한 이 책은 머신러닝 시스템의 다양한 주제를 다루며, TinyML을 통해 저전력 장치에서도 효율적으로 모델을 실행하는 방법을 설명합니다. 이 책은 데이터 수집, 모델 설계, 최적화, 가속화, 보안 강화 및 통합 등 중요한 단계들을 시스템 관점에서 자세히 다룹니다. 이론적 배경뿐만 아니라 실습을 통해 학습자들이 실제로 경험할 수 있는 내용을 제공합니다.
TinyML은 전통적인 머신러닝과 달리, 리소스가 제한된 환경에서 모델을 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 기존의 머신러닝 모델은 높은 연산 능력과 많은 전력을 필요로 하지만, TinyML은 저전력, 저연산 환경에서도 효율적으로 동작할 수 있습니다. 이는 배터리 수명이 중요한 IoT 장치나 웨어러블 디바이스에서 특히 유용합니다.
도서 보기
https://harvard-edge.github.io/cs249r_book/
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