Machine Learning op basis van apparaten met TensorFlow Lite

Het uitvoeren van machine learning-modellen op mobiele en edge-apparaten vereist gespecialiseerde technieken om hoge prestaties te garanderen zonder de batterij te verbruiken.De overgang van modellen op desktopniveau naar hardware met beperkte bronnen is een essentiële vaardigheid voor moderne ontwikkelaars. In deze cursus beheerst u de basisprincipes van TensorFlow Lite om machine learning-modellen rechtstreeks op iOS- en Android-platforms aan te passen, te optimaliseren en uit te voeren.U zult begrijpen hoe u modelgroottes kunt verkleinen met behoud van nauwkeurigheid, zodat u responsieve, privacygerichte mobiele applicaties kunt bouwen die volledig offline werken. Wat je leert: - Begrijp de kernarchitectuur van TensorFlow Lite en de machine learning-workflow op het apparaat - Converteer standaard TensorFlow-modellen naar het geoptimaliseerde flatbuffer-formaat - Pas post-trainingsquantisatietechnieken toe om de modelgrootte dramatisch te verminderen en de conclusie te versnellen - Integreer geoptimaliseerde modellen in Android- en iOS-applicaties met behulp van schone API-patronen - Configureer hardwaredelegatie om gebruik te maken van mobiele GPU's en neurale verwerkingseenheden - Implementeer best practices voor het beheren van geheugen en batterijverbruik tijdens uitvoering op het apparaat De cursus begint met fundamentele concepten van edge computing en modelconversie, en leidt u vervolgens door stapsgewijze geschreven implementaties voor beide belangrijke mobiele besturingssystemen.U zult oefenen met het optimaliseren van modellen door middel van gedetailleerde codevoorbeelden en gestructureerde optimalisatie-oefeningen. Deze cursus is bedoeld voor softwareontwikkelaars en aspirant-machine learning-ingenieurs die hun modellen naar mobiele apparaten willen brengen.Geen eerdere mobiele ontwikkeling of geavanceerde hardware-ervaring is vereist, omdat we beginnen met de absolute basis van apparaatgebaseerde beperkingen en terminologie. Begin vandaag nog met lezen om de kloof tussen de theorie van machine learning en de mobiele implementatie in de praktijk te overbruggen.