![[รีวิว] TinyML (Pete Warden) สรุปหนังสือ.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2624788/c1a-085k3-0v4n5997sj0r-avydku.jpg)
Show Notes
TinyML (Pete Warden)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492052043?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/TinyML-Pete-Warden.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=TinyML+Pete+Warden+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_TinyML-Pete-Warden.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_TinyML-Pete-Warden.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_TinyML-Pete-Warden.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1492052043/
#TensorFlowLiteforMicrocontrollers #Arduinoและไมโครคอนโทรลเลอร์พลังงานต่ำ #การรู้จำคำพูดบนอุปกรณ์ #การตรวจจับบุคคลจากภาพ #การปรับขนาดโมเดลและพลังงาน #TinyML
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers เป็นหนังสือเชิงปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์ฝังตัว, เขียนโดย Pete Warden และ Daniel Situnayake, ตีพิมพ์โดย O’Reilly Media. หนังสืออธิบาย TinyML, หรือการนำแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงไปทำงานบนไมโครคอนโทรลเลอร์ที่มีหน่วยความจำ, พลังประมวลผล, และพลังงานจำกัด. เป้าหมายไม่ใช่เพียงสอนให้ฝึกโมเดลบนคอมพิวเตอร์, แต่สอนกระบวนการครบวงจรตั้งแต่ทำความเข้าใจข้อมูล, ฝึกโมเดล, แปลงโมเดล, จนถึงนำไปใช้จริงบน Arduino และบอร์ดพลังงานต่ำ. เนื้อหาใช้ TensorFlow Lite for Microcontrollers เป็นแกนกลาง, พร้อมโครงงานที่จับต้องได้ เช่น การรู้จำคำพูด, การตรวจจับบุคคลจากภาพ, และการจำแนกท่าทางจากข้อมูลเซ็นเซอร์. จุดสำคัญของหนังสือคือการทำให้ข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์กลายเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบระบบ. ผู้อ่านจึงได้เรียนรู้ว่าโมเดลที่ดีสำหรับอุปกรณ์ขนาดเล็ก, ไม่จำเป็นต้องเป็นโมเดลที่แม่นยำที่สุดบนเครื่องเซิร์ฟเวอร์, แต่ต้องสมดุลระหว่างความแม่นยำ, ความหน่วง, ขนาดไฟล์, และการใช้พลังงาน.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/1492052043?tag=9natree-20
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/TinyML-Pete-Warden.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=TinyML+Pete+Warden+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_TinyML-Pete-Warden.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_TinyML-Pete-Warden.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_TinyML-Pete-Warden.html
- อ่านเพิ่มเติม: https://thai.9natree.com/read/1492052043/
#TensorFlowLiteforMicrocontrollers #Arduinoและไมโครคอนโทรลเลอร์พลังงานต่ำ #การรู้จำคำพูดบนอุปกรณ์ #การตรวจจับบุคคลจากภาพ #การปรับขนาดโมเดลและพลังงาน #TinyML
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite on Arduino and Ultra-Low-Power Microcontrollers เป็นหนังสือเชิงปฏิบัติการด้านปัญญาประดิษฐ์ฝังตัว, เขียนโดย Pete Warden และ Daniel Situnayake, ตีพิมพ์โดย O’Reilly Media. หนังสืออธิบาย TinyML, หรือการนำแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงไปทำงานบนไมโครคอนโทรลเลอร์ที่มีหน่วยความจำ, พลังประมวลผล, และพลังงานจำกัด. เป้าหมายไม่ใช่เพียงสอนให้ฝึกโมเดลบนคอมพิวเตอร์, แต่สอนกระบวนการครบวงจรตั้งแต่ทำความเข้าใจข้อมูล, ฝึกโมเดล, แปลงโมเดล, จนถึงนำไปใช้จริงบน Arduino และบอร์ดพลังงานต่ำ. เนื้อหาใช้ TensorFlow Lite for Microcontrollers เป็นแกนกลาง, พร้อมโครงงานที่จับต้องได้ เช่น การรู้จำคำพูด, การตรวจจับบุคคลจากภาพ, และการจำแนกท่าทางจากข้อมูลเซ็นเซอร์. จุดสำคัญของหนังสือคือการทำให้ข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์กลายเป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบระบบ. ผู้อ่านจึงได้เรียนรู้ว่าโมเดลที่ดีสำหรับอุปกรณ์ขนาดเล็ก, ไม่จำเป็นต้องเป็นโมเดลที่แม่นยำที่สุดบนเครื่องเซิร์ฟเวอร์, แต่ต้องสมดุลระหว่างความแม่นยำ, ความหน่วง, ขนาดไฟล์, และการใช้พลังงาน.
