TensorFlow Lite를 활용한 초소형 머신러닝

이제 복잡한 하드웨어 없이도 자신만의 TensorFlow 모델을 설계할 수 있습니다. Adafruit의 간단하고 초소형 버전인 TensorFlow Lite 키트는 머신 러닝 연산을 수행할 수 있습니다.


TensorFlow Lite 키트

해당 키트는 에지 프로세서로 주)Adafruit PyBadge 보드(SAMD51 Cortex M4F 프로세서@120MHz)를 사용합니다. 신용카드 정도의 크기로, ATSAMD51으로 구동되며 512KB의 플래시 메모리와 192KB의 RAM을 탑재하고 있습니다. 파일 저장용으로 2MB의 QSPI 플래시 메모리가 있어서 TensorFlow Lite 파일, 이미지, 폰트, 사운드 외 기타 파일들을 쉽게 저장할 수 있습니다.
주)Adafruit PyBadge 보드는 현재 한국에서는 구입이 불가능합니다.


Adafruit PyBadge 보드

필요하다면, 하단에 있는 포트에 마이크를 연결해 음성 인식용 마이크 입력을 추가할 수 있습니다. 마이크로컨트롤러용 TensorFlow Lite는 매우 첨단 기술이므로 코드와 프로세스 변경을 포함한 많은 개발이 이 분야에서 이루어질 것입니다.

TensorFlow Lite에 대해 더 알고 싶다면, 이 빠른 시작 가이드를 참고해 보십시오.



영문 원본: Tiny Machine Learning with TensorFlow Lite