[ARDUINO] 꿈두레 실습1

"TINY ML"

:1mW이하의 에너지 비용으로 신경망 모델을 실행하기 위한 아이디어이다:   

-코인 배터리로 1년의 수명을 유지할 수 있습니다.-

예시 문제 상황 : 장치를 제조하는 기계 -> 기계가 고장나거나 작종이 중지되는 시기 예측

목표 설정 : '정상'과 '비정상'으로 분류(Classification문제)

- 데이터 수집:

• 데이터 선택: 관련 정보 수집, 관련 없는 정보 제외하기 - 생산 속도, 온도, 진동량
• 데이터 수집: 가능한 많은 데이터 수집, 가능한 모든 시나리오에 대한 데이터 (분당 온도, 시간,생산속도 등) 
• 정상 / 비정상 데이터 연관시키기

모델 아키텍처 설계 : ML모델 선택, 문제 유형, 데이터 유형, 데이터 변환, 방법 등 고려

모델 훈련: 가중치,편향, 파라미터, 에폭, 손실, 정확도

 - 데이터분할: 훈련,검증,테스트

 

"EDGE IMPULSE"

• 이를 이용하여 개발자가 머신 러닝이 내장 된 차세대 지능형 장치 솔루션을 만들 수 있습니다.
• 이는 TinyML을 서비스로 출시하여 오픈 소스 장치 SDK를 사용하는 모든 임베디드 개발자를 위한 기계 학습을 지원
• 개발자가 바쁜 기계 학습 작업에 소비하는 시간을 줄이고, 프로젝트에 더 큰 가치를 추가하는 데 시간을 집중할 수 있습니다.