TinyML：基於TensorFlow Lite在Arduino和超低功耗微控制器上部署機器學習
皮特·沃登 丹尼爾·西圖納亞克
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皮特·沃登 丹尼爾·西圖納亞克
TinyML是指微型機器學習，更準確地說，TinyML是指工程師們在mW功率以下的設備上，實現機器學習的方法、工具和技術。TinyML將深度學習和嵌入式系統相結合，使得微型設備可以做出令人驚歎的事情。作者解釋瞭如何訓練足夠小以適合任何環境的模型。對於希望在嵌入式系統中搭建機器學習項目的軟件及硬件開發人員而言，本書是一個理想的指南，它將一步步地指導你創建一系列TinyML項目。閱讀本書無需任何機器學習或者微控制器開發經驗。
太基礎了，太簡單了，等於小白入門水平。稍微多講點如何進行量化、低功耗、長時間運行這些知識都更對得上書名；此外項目的難度也是小兒科水平，已經遠遠跟不上時代發展需要了，真不如現有的在線文檔，除非，你真不懂Colab怎麼用，或者不清楚基本的嵌入式知識（作爲對比，如，機械工業出版社的AI嵌入式系統就講了不少優化知識，即使如此，還有人抱怨“很多地方不夠深入，邊緣設備在沒有NPU的情況下需要彙編級別的優化”）。如果有任何人把這本書視爲好書，我只能祝你，在後續的實戰開發項目中好運！