TinyML 번역서의 한국 독자들을 위한 한글 소스코드 저장소를 개설하게 되었습니다. 책에서도 명시하고 있지만, 텐서플로우 프로젝트는 업데이트가 활발히 진행되고 있는 프로젝트입니다. 가장 최신 코드는 아래의 영어 원문 코드를 참조하시기 바랍니다.
- TinyML(Tensorflow Lite) https://oreil.ly/TQ4CC
아래의 Jupyter Notebook 파일은 Google Colab과 연결되도록 만들어두었습니다. 이를 통해 책의 주요 딥러닝 모델 학습 코드를 간편하게 실행해 볼 수 있습니다.
-
Ch04: 사인파 예측하는 모델 만들기 create_sine_model_ko.ipynb
-
Ch08: 음성 인식 모델 만들기 train_speech_model.ipynb
-
Ch12: 마술 지팡이 제스쳐 인식하기 train_magic_wand_model.ipynb
기기에서 동작하게 될 소스코드는 본 소스코드 저장소를 직접 다운로드 받은 후 압축을 푼 뒤 아두이노와 같은 마이크로컨트롤러 기기에 업로드 하여 사용할 수 있습니다. 자세한 실습 방법은 책 혹은 아래의 공식개발문서를 참고하세요.
-
소스코드 저장소 다운받기 tensorflow-lite-kor-master.zip
마이크로 컨트롤러용 텐서플로우 라이트 (TensorFlow Lite for Microcontrollers)는 아주 작은 메모리(KB)를 사용하는 기기에서 머신러닝모델을 실행하도록 텐서플로우 라이트(TensorFlow Lite)를 이식한 프레임워크입니다.
- 이 프레임워크에 대해 더 자세히 배우고 싶다면 공식개발문서를 확인하세요. tensorflow.org/lite/microcontrollers.
Watch Out은 Tensorflow Lite 모델을 이용해 위험한 소리를 대신 인식 해주는 iOS & WatchOS 프로젝트입니다.
-
모델 학습으로 바로가기 train_speech_model_ios_ko.ipynb
-
이 프로젝트에 대한 더 자세한 정보는 여기를 참고해주세요.
Watch Ya는 전동킥보드 탑승자의 헬멧 착용 여부를 탐지하고, 착용하지 않은 경우 경고 알람을 내보내는 Tiny ML 디바이스를 만드는 프로젝트입니다.
- 보다 자세한 내용은 여기를 참고해주세요.
yunho0130(맹윤호), harheem(김하림), prograsshopper(서미지), 0ys(공예슬), yoonseok312(양윤석), dlqh406(이보성), Karmantez(김창윤), kyunghwanleethebest(이경환), new-w(최예진), su-minn(전수민), ProtossDragoon(이장후), yammayamm(김도연), ufo8945(송보영), pmcsh04(조승현), sanghunkang(강상훈)
- TinyML: Tensorflow lite for microcontroller 컨트리뷰션은 아래의
Github 가이드라인을 따릅니다.- Github 공식 오픈소스 컨트리뷰션 가이드라인 https://opensource.guide/ko/how-to-contribute/
본 레파지토리나 <초소형 머신러닝 TinyML>의 내용을 인용하실 때에는 아래의 인용정보를 사용하시면 편리합니다.
@book{TinyML-Machine-Learning-with-TensorFlow-Lite,
title={초소형 머신러닝 TinyML: 모델 최적화부터 에지 컴퓨팅까지 작고 빠른 딥러닝을 위한 텐서플로 라이트},
author={피트 워든, 대니얼 시투나야케， 맹윤호(역), 임지순(역)},
isbn={9791162243411},
url={https://www.hanbit.co.kr/media/books/book_view.html?p_code=B3963656224},
year={2020},
publisher={한빛미디어}
}