한빛미디어

O'REILLY에서 나온 머신러닝, 딥러닝 신간이 나왔습니다.

20년 회사에서 빅데이터, 딥러닝 미니프로젝트 교육을 장기간 참여하고 있습니다. 이미 수료가 되어야 하는데, 코로나로 비대면 수업이 온라인으로 일정이 순연되고 있는 사항이고, 10월에 마무리가 됩니다. 하여 나름 최신 책으로 딥러닝 내용을 한번 정리하고 싶고, 해당 프로젝트에 적용할 항목이 있는지 한번 더 확인해 봅니다. 그래서 접하게 된 책입니다.

책이름이 "초소형 머신러닝 TinyML"입니다.

생각보다 책이 다루고 있는 범위가 넓습니다. 일찌기 이런 책을 접해본 적이 없었는데, 딥러닝 실습이 장치까지 진행됩니다.

책의 부제가 바로 모델 최적화부터 에지 컴퓨팅까지 작고 빠른 딥러닝을 위한 텐서플로 라이트 입니다.

-마이크로컨트롤러용 텐서플로 라이드

-오디오,이미지,가속도계 데이터로 머신러닝(딥러닝) 모델 학습

-음성 인식, 인체 감지, 제스처 인식 등 임베디드 기기에서 작동하는 머신러닝 애플리케이션

-아두이노를 비롯한 저전력 마이크로컨트롤러에 머신러닝 탑재

-지연, 에너지 사용, 모델 크기, 바이너리 크기 최적화 기법

-머신러닝 필수 사항과 자신만의 모델 훈련 방법

-애플리케이션 디버깅, 개인 정보 보호, 보안을 고려한 설계 노하우

머신러닝과 딥러닝 기초부터 진행이 됩니다.

차원, 벡터/행렬/고차원텐서

딥러닝 네트워크

모델 추론을 통해 예측을 포함하는 출력 데이터 생성, 이런 장표가 이제는 익숙합니다.

훈련 손실, 검증 손실

마이크로콘트롤러에 배포

익숙하지 않은 부문이지만, 마이크로컨트롤러입니다.

아두이노는 자주 들어보았습니다.

마술 지팡이 애플리케이션 구성요소, 책이 이런 구성으로 실습을 시작합니다.

스파이크펀 에지

TinyML재단

실습 절차, 프로세스

한빛미디어 미리보기에서 책의 내용을 상세히, 책처럼 알 수 있습니다.

전체적으로 보드까지 다룬 책입니다.

이렇게 구성하려면 실제 보드까지 활용이 가능한 사람만이 책을 쓸 수 있을거고, 실제로 요새는 대학에서도 취미로 보드, 아두이노를 활용하는 사례가 많아서 깊이 파보는 좋은 계기가 될 듯합니다. 보통은 제어, 로봇 이런 것에만 관심이 높았는데, 학습 딥러닝 개념으로 새로운 장을 열게 된 것 같습니다. 그리고 저용량 바이러니와 저전력에도 관심을 가질 수 있는 대목입니다.

특별히 실습항목이 첨부터 끝까지라는 것이 맘에 듭니다.

1.간단한 데이터셋 얻기

2.딥러닝 모델 훈련시키기

3.모델 성능 평가하기

4.장치에서 실행되도록 모델 변환하기

5.장치에서 추론하는 코드 작성하기

6.코드를 바이너리로 빌드하기

7.바이너리를 마이크로컨트롤러에 배포하기

앞으로 Iot로 향하는 수순이기도 합니다. 좀더 더 확대 될 부문이라도 봅니다.