Book Description: Handson TinyML: Harness the Power of Machine Learning on Edge Devices In today's fastpaced technological landscape, it's no secret that Machine Learning (ML) has become an integral part of our daily lives. From virtual assistants to selfdriving cars, ML algorithms are making waves in various industries. However, the processing power required for these complex computations can often be a limiting factor, especially when it comes to resourceconstrained edge devices like singleboard computers and microcontrollers. This is where Handson TinyML comes into play, empowering small devices with the capabilities of ML. In this book, you'll learn how to deploy ML models directly on microcontrollers, singleboard computers, and mobile phones without relying on continuous cloud connectivity. Understanding the Evolution of Technology Before diving into the nittygritty of TinyML, it's essential to understand the technology evolution process.

Handson TinyML: Используйте мощь машинного обучения на пограничных устройствах В современном быстром технологическом ландшафте не секрет, что машинное обучение (ML) стало неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. От виртуальных помощников до самоуправляемых автомобилей, алгоритмы ML делают волны в различных отраслях. Однако вычислительная мощность, требуемая для этих сложных вычислений, часто может быть ограничивающим фактором, особенно когда речь идет о ресурсоограниченных граничных устройствах, таких как одноплатные компьютеры и микроконтроллеры. Здесь в игру вступает Handson TinyML, наделяющий небольшие устройства возможностями ML. Из этой книги вы узнаете, как развертывать ML-модели непосредственно на микроконтроллерах, одноплатных компьютерах и мобильных телефонах, не полагаясь на непрерывное подключение к облаку. Понимание эволюции технологий Прежде чем погружаться в ниттигритность TinyML, важно понять процесс эволюции технологий.

Handson TinyML : Utiliser la puissance de l'apprentissage automatique sur les périphériques périphériques Dans le paysage technologique rapide d'aujourd'hui, il n'est pas un secret que l'apprentissage automatique (ML) est devenu une partie intégrante de notre vie quotidienne. Des assistants virtuels aux voitures autonomes, les algorithmes ML font des vagues dans différents secteurs. Cependant, la puissance de calcul requise pour ces calculus complexes peut souvent être un facteur limitant, en particulier lorsqu'il s'agit de dispositifs limitant les ressources, tels que des calculateurs monocouloirs et des microcontrôleurs. C'est là que le Handson TinyML entre en jeu, qui donne aux petits appareils des capacités ML. À partir de ce livre, vous apprendrez comment déployer des modèles ML directement sur des microcontrôleurs, des ordinateurs monoplaces et des téléphones mobiles sans compter sur une connexion continue au cloud. Comprendre l'évolution des technologies Avant de s'immerger dans la nittigrité de TinyML, il est important de comprendre le processus d'évolution des technologies.

Handson TinyML: Use el poder del aprendizaje automático en dispositivos fronterizos En el panorama tecnológico rápido de hoy, no es un secreto que el aprendizaje automático (ML) se ha convertido en una parte integral de nuestra vida cotidiana. Desde asistentes virtuales hasta vehículos autogestionados, los algoritmos ML hacen ondas en diferentes industrias. n embargo, la potencia de procesamiento requerida para estos complejos cálculos a menudo puede ser un factor limitante, especialmente cuando se trata de dispositivos límite de recursos, como computadoras de una sola placa y microcontroladores. Aquí entra en juego el Handson TinyML, que otorga capacidades de ML a los pequeños dispositivos. De este libro aprenderá a implementar modelos ML directamente en microcontroladores, computadoras de una sola placa y teléfonos móviles sin depender de una conexión continua a la nube. Comprender la evolución de la tecnología Antes de sumergirse en la nitigricidad de TinyML, es importante comprender el proceso de evolución de la tecnología.

Handson TinyML: Use o poder de aprendizado de máquina em dispositivos fronteiriços No atual panorama tecnológico rápido, não é segredo que o aprendizado de máquina (ML) se tornou parte integrante da nossa vida diária. De ajudantes virtuais a carros autônomos, algoritmos ML fazem ondas em vários setores. No entanto, a capacidade de processamento exigida para estes cálculos complexos pode muitas vezes ser um fator limitador, especialmente quando se trata de dispositivos limitados a limites de recursos, como computadores de um só pagamento e microcontroladores. É aqui que entra o Handson TinyML, que disponibiliza pequenos dispositivos ML. A partir deste livro, você aprende como implantar modelos ML diretamente em microcontroladores, computadores de um só pagamento e celulares sem contar com conexão contínua com a nuvem. Compreender a evolução da tecnologia Antes de mergulhar na nitrigência, é importante compreender a evolução da tecnologia.

Handson TinyML: Usa il potere dell'apprendimento automatico sui dispositivi di confine Nel panorama tecnologico moderno veloce, non è un segreto che l'apprendimento automatico (ML) sia diventato parte integrante della nostra vita quotidiana. Dagli assistenti virtuali alle auto autosufficienti, gli algoritmi ML fanno ondate in diversi settori. Tuttavia, la potenza di elaborazione richiesta per questi complessi calcoli può essere spesso un fattore limitante, soprattutto quando si tratta di dispositivi limitati alle risorse, come computer monouso e microcontroller. È qui che entra in gioco la Handson TinyML, che fornisce ai piccoli dispositivi le funzionalità di ML. Da questo libro scoprirai come implementare modelli ML direttamente su microcontroller, computer monolocali e cellulari senza contare sulla connessione continua al cloud. Capire l'evoluzione della tecnologia Prima di immergersi nella nittigriticità della tecnologia, è importante comprendere l'evoluzione della tecnologia.

Handson TinyML: Nutzen e die Kraft des maschinellen rnens auf Edge-Geräten In der heutigen schnelllebigen Technologielandschaft ist es kein Geheimnis, dass maschinelles rnen (ML) zu einem festen Bestandteil unseres täglichen bens geworden ist. Von virtuellen Assistenten bis hin zu selbstfahrenden Autos schlagen ML-Algorithmen Wellen in verschiedenen Branchen. Die für diese komplexen Berechnungen erforderliche Rechenleistung kann jedoch häufig der limitierende Faktor sein, insbesondere wenn es sich um ressourcenbegrenzte Randgeräte wie Einplatinencomputer und Mikrocontroller handelt. Hier kommt der Handson TinyML ins Spiel, der kleinen Geräten ML-Fähigkeiten verleiht. In diesem Buch erfahren e, wie e ML-Modelle direkt auf Mikrocontrollern, ngle-Board-Computern und Mobiltelefonen bereitstellen, ohne auf eine kontinuierliche Cloud-Konnektivität angewiesen zu sein. Die Entwicklung der Technologie verstehen Bevor e in die Nittigritizität von TinyML eintauchen, ist es wichtig, den Prozess der Technologieentwicklung zu verstehen.

Handson TonoML: Uprząż moc uczenia maszynowego na krawędzi W dzisiejszym szybkim krajobrazie technologicznym nie jest tajemnicą, że uczenie maszynowe (ML) stało się integralną częścią naszego codziennego życia. Od wirtualnych asystentów po samochody, algorytmy ML tworzą fale w różnych branżach. Jednak moc przetwarzania wymagana do tych skomplikowanych obliczeń często może być czynnikiem ograniczającym, zwłaszcza jeśli chodzi o urządzenia krawędziowe ograniczone zasobami, takie jak komputery jednopłatowe i mikrokontrolery. Tutaj wchodzi w grę Handson TonoML, dając małym urządzeniom możliwości ML. W tej książce dowiesz się, jak wdrożyć modele ML bezpośrednio na mikrokontrolerach, komputerach jednopłatowych i telefonach komórkowych, nie opierając się na ciągłej łączności w chmurze. Zrozumienie ewolucji technologii Przed nurkowaniem w nitigrity TML, ważne jest, aby zrozumieć ewolucję technologii.

Handson TynetML: Harness the Power of Machine arning at the Edge בנוף הטכנולוגי המהיר של היום, זה לא סוד כי למידת מכונה (ML) הפכה לחלק בלתי נפרד מחיינו היומיומיים. מעוזרים וירטואליים למכוניות שנוהגות בעצמן, האלגוריתמים של אם-אל יוצרים גלים ברחבי התעשיות. עם זאת, כוח העיבוד הנדרש לחישובים מורכבים אלה יכול לעתים להיות גורם מגביל, במיוחד כשמדובר במכשירי קצה מוגבלים למשאבים כגון מחשבי לוח בודדים ומיקרו-בקרים. זה המקום שבי Handson TwyML נכנס למשחק, נותן מכשירים קטנים יכולות ML. בספר הזה, תלמדו איך לפרוס מודלים של ML ישירות על מיקרו-בקרים, מחשבים חד-ספרתיים, וטלפונים ניידים הבנת התפתחות הטכנולוגיה לפני הצלילה לטיפשות של TINML, חשוב להבין את התפתחות הטכנולוגיה.''

Handson TinyML: Sınırda Makine Öğreniminin Gücünden Yararlanın Günümüzün hızlı teknolojik ortamında, makine öğreniminin (ML) günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldiği bir sır değil. Sanal asistanlardan kendi kendini süren arabalara kadar, ML'nin algoritmaları endüstriler arasında dalgalar oluşturur. Bununla birlikte, bu karmaşık hesaplamalar için gereken işlem gücü, özellikle tek kartlı bilgisayarlar ve mikrodenetleyiciler gibi kaynak kısıtlı uç cihazlar söz konusu olduğunda, genellikle sınırlayıcı bir faktör olabilir. Handson TinyML'in devreye girdiği yer burasıdır ve küçük cihazlara ML yetenekleri kazandırır. Bu kitapta, sürekli bulut bağlantısına güvenmeden ML modellerini doğrudan mikrodenetleyicilere, tek kartlı bilgisayarlara ve cep telefonlarına nasıl dağıtacağınızı öğreneceksiniz. Teknolojinin Evrimini Anlamak TinyML'in nittigritine dalmadan önce, teknolojinin evrimini anlamak önemlidir.

Handson TinyML: تسخير قوة التعلم الآلي في الحافة في المشهد التكنولوجي السريع اليوم، ليس سراً أن التعلم الآلي (ML) أصبح جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية. من المساعدين الافتراضيين إلى السيارات ذاتية القيادة، تحدث خوارزميات ML موجات عبر الصناعات. ومع ذلك، فإن قوة المعالجة المطلوبة لهذه الحسابات المعقدة يمكن أن تكون في كثير من الأحيان عاملاً مقيدًا، خاصة عندما يتعلق الأمر بأجهزة الحافة المقيدة بالموارد مثل أجهزة الكمبيوتر ذات اللوحة الواحدة وأجهزة التحكم الدقيقة. هذا هو المكان الذي يلعب فيه Handson TinyML، مما يمنح الأجهزة الصغيرة قدرات ML. في هذا الكتاب، ستتعلم كيفية نشر نماذج ML مباشرة على أجهزة التحكم الدقيقة وأجهزة الكمبيوتر ذات اللوح الواحد والهواتف المحمولة دون الاعتماد على الاتصال السحابي المستمر. فهم تطور التكنولوجيا قبل الغوص في نقاوة TinyML، من المهم فهم تطور التكنولوجيا.

핸드 슨 TinyML: 오늘날의 빠른 기술 환경에서 머신 러닝 (ML) 이 일상 생활에서 없어서는 안될 부분이 된 것은 비밀이 아닙니다. 가상 어시스턴트에서 자율 주행 자동차에 이르기까지 ML의 알고리즘은 산업 전반에 걸쳐 파도를 일으 킵니 그러나 이러한 복잡한 계산에 필요한 처리 능력은 종종 단일 보드 컴퓨터 및 마이크로 컨트롤러와 같은 리소스 제한 에지 장치와 관련하여 제한 요소가 될 수 있습니다. Handson TinyML이 작동하여 작은 장치 ML 기능을 제공합니다. 이 책에서는 지속적인 클라우드 연결에 의존하지 않고 마이크로 컨트롤러, 단일 보드 컴퓨터 및 휴대 전화에 ML 모델을 직접 배포하는 방법을 배웁니다. TinyML의 질산염에 빠지기 전에 기술의 진화를 이해하는 것은 기술의 진화를 이해하는 것이 중요합니다.

Handson TinyML：エッジで機械学習のパワーを活用今日の高速な技術環境では、機械学習（ML）が私たちの日常生活の不可欠な部分になっていることは秘密ではありません。バーチャルアシスタントから自動運転車まで、MLのアルゴリズムは業界全体で波を作ります。しかしながら、これらの複雑な計算に必要な処理能力は、特にシングルボードコンピュータやマイクロコントローラなどのリソース制約のあるエッジデバイスの場合、しばしば制限要因となります。ここでHandson TinyMLが登場し、小さなデバイスのML機能を提供します。この本では、継続的なクラウド接続に頼ることなく、マイクロコントローラ、シングルボードコンピュータ、および携帯電話に直接MLモデルを展開する方法を学びます。技術の進化を理解するTinyMLのnittigrityに潜る前に、技術の進化を理解することが重要です。

Handson TinyML：利用邊緣設備上的機器學習力量在當今快速的技術環境中,機器學習（ML）已成為我們日常生活不可或缺的一部分已不是什麼秘密。從虛擬助手到自動駕駛汽車，ML算法在各個行業掀起波瀾。但是，這些復雜計算所需的計算能力通常可能是一個限制因素，尤其是在資源有限的邊界設備上，例如單板計算機和微控制器。在這裏，Handson TinyML進入遊戲，賦予小型設備ML功能。從本書中，您將了解如何在不依賴連續雲連接的情況下直接在微控制器、單板計算機和移動電話上部署ML模型。了解技術進化在沈浸在TinyML的亞硝化性之前,了解技術進化的過程很重要。