한빛미디어

임베디드 소프트웨어에 머신러닝을 적용하는 방법에 대해 다룬다. 

책은 음성인식, 모션 센서를 이용한 제스처 감지, 카메라 센서를 이용한 인체 감지 프로젝트를 실제 예시로 보여준다.

프로그램을 테스트하려면 프로젝트에 따라 조금 다르긴 하지만 3개의 하드웨어 장치가 필요하다.

스파크펀 에지, 아두이노 나노 33 BLE 센스, STM32F746G 디스커버리 키트.

ML의 세부 원리에 대해서는 다루지 않는다. 대신 딥러닝 모델 훈련 및 제작, 오류 해결, 프로세스 커스터마이징 등이 담겼다. 예시로 공장 기계의 고장 여부 예측이 나오며 딥러닝 워크플로를 소개한다. 기본적으로 코랩을 사용한다는 설정이므로 다른 환경 등에 대한 고려는 안해도 된다. 대신 모델 제작 외에 모델 실행 환경 설정, 입력 제공, 출력으로 동작을 생성하는 코드 또한 필요한데 이 부분은 C++로 되어 있다. 처음부터 테스트 코드를 훑으며 설명하니 간단하게 이해하기 좋았다. 각 보드마다 필요한 IDE 등과 USB 가 명시되어 있으니 참고해서 프로젝트를 빌드하고 장치에 배포할 수 있다.