Машинное обучение на базе устройств с TensorFlow Lite

Для запуска моделей машинного обучения на мобильных и периферийных устройствах требуются специальные методы, обеспечивающие высокую производительность без истощения аккумулятора. Переход от моделей настольного уровня к оборудованию с ограниченными ресурсами является важным навыком для современных разработчиков. В этом курсе вы освоите основы TensorFlow Lite для адаптации, оптимизации и выполнения моделей машинного обучения непосредственно на платформах iOS и Android. Вы узнаете, как уменьшить размеры моделей при сохранении точности, что позволит вам создавать гибкие, ориентированные на конфиденциальность мобильные приложения, которые работают полностью в автономном режиме. Что вы узнаете: - Понимание основной архитектуры TensorFlow Lite и рабочего процесса машинного обучения на устройстве - Преобразование стандартных моделей TensorFlow в оптимизированный формат плоского буфера - Применять методы квантования после обучения, чтобы резко уменьшить размер модели и ускорить вывод - Интегрируйте оптимизированные модели в приложения Android и iOS с использованием чистых шаблонов API - Настройка делегирования оборудования для использования мобильных GPU и нейронных процессоров - Внедрение передовых методов управления памятью и потреблением батареи во время выполнения на устройстве Курс начинается с основных понятий краевых вычислений и преобразования моделей, а затем ведет вас через поэтапные письменные реализации для обеих основных мобильных операционных систем. Вы будете практиковать оптимизацию моделей с помощью подробных примеров кода и структурированных упражнений по оптимизации. Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения и начинающих инженеров машинного обучения, которые хотят принести свои модели на мобильные устройства. Не требуется предварительной разработки мобильных устройств или продвинутого опыта работы с оборудованием, поскольку мы начинаем с абсолютных основ ограничений и терминологии, основанных на устройстве. Начните читать уже сегодня, чтобы устранить разрыв между теорией машинного обучения и реальным мобильным развертыванием.