TinyML

https://hanbit.co.kr/store/books/look.php?p_code=B3963656224

 

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. 역자가 이 부분도 고려해 링크를 달아놓았다.

 

필요한 코드는 모두 오픈되어 있으므로 깃헙을 참조하면 된다.

신제품 설계와 초기 버전 프로토타입 제작 등을 위해 이 책이 쓰이면 좋겠다는 저자의 집필의도를 확인할 수 있다.

 

즉 소프트웨어와 하드웨어를 동시에 다루므로 이전과는 조금 다른 ML이라고 보면 된다. 막연하게 상상은 해봤지만 구체적인 과정에 대해서는 이번에 처음 알았다.

 

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.

 

호출어 감지, 인체 감지 등 예제를 따라해보는 것과 커스터마이징에 대한 방법도 소개되어 있으니 여러 방면으로 활용하면 되겠다.

 

*역자가 따로 최신판 코드 등을 참고해 정리해둔 깃헙이 있다.

https://github.com/yunho0130/tensorflow-lite