점차 머신러닝의 사용도가 높아지면서 더 많은 어플리케이션에 머신러닝을 적용하려는 시도가 많아지고 있다
그 핵심에는 Microprocessor 에서 머신러닝을 가능하게 해주는 TinyML 이 있다.
기존에 머신러닝이라 하면 떠오르는 외장그래픽카드, 발열, 팬소리 등등 이 있었는데
이는 그에 따른 모든 문제를 해결하는 듯 보인다.
현재는 대표적으로 아래 플랫폼 에서 가능하다고 한다.
1. 아두이노
2. NVIDIA Jetson Nano Development Kit
3. Coral
4. Tensorflow Lite for Microcontroller
5. Raspberry Pi
6. Google AIY Projects
궁금한점은?
- 기존의 머신러닝과 TinyML 간의 호환성은 어느정도인가?
- 기존의 머신러닝 대비 dataset 의 용량 차이는 얼마나 나는가?
글의 문 내용은 링크로 대체 한다.
######## 출처
[기고] 자원이 제한적인 환경에서 구동하는 머신러닝, TinyML < 칼럼/기고 < 인사이트 < 기사본문 - AI타임스 (aitimes.com)
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