Apprendimento automatico incorporato - Mdhaffar, Afef
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Questo libro rappresenta un primo passo verso l'apprendimento automatico incorporato. Presenta le tecniche per ottimizzare e comprimere i modelli di deep learning. Queste tecniche facilitano l'implementazione di un modello di deep learning leggero e ad alte prestazioni su dispositivi con risorse limitate, come smartphone e microcontrollori. Questo articolo esplora anche una tecnica di trasferimento della conoscenza di attualità, la distillazione della conoscenza. Questa tecnica consente di migliorare le prestazioni di un modello di deep learning leggero, trasferendogli al contempo le…mehr

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Produktbeschreibung
Questo libro rappresenta un primo passo verso l'apprendimento automatico incorporato. Presenta le tecniche per ottimizzare e comprimere i modelli di deep learning. Queste tecniche facilitano l'implementazione di un modello di deep learning leggero e ad alte prestazioni su dispositivi con risorse limitate, come smartphone e microcontrollori. Questo articolo esplora anche una tecnica di trasferimento della conoscenza di attualità, la distillazione della conoscenza. Questa tecnica consente di migliorare le prestazioni di un modello di deep learning leggero, trasferendogli al contempo le conoscenze di un modello di deep learning complesso e ad alte prestazioni. Tutte queste tecniche sono state descritte in dettaglio in questo libro e illustrate da implementazioni pratiche in Python, generalmente basate sull'uso delle librerie pytorch e tensorflow.
Autorenporträt
Afef Mdhaffar promovierte 2014 in Informatik an der Universität Marburg, Deutschland. Derzeit ist sie als Oberassistentin für Informatik an der École Nationale d'Ingénieurs de Sfax (ENIS) in Tunesien tätig. Ihre Arbeit konzentriert sich derzeit auf Techniken zur Optimierung von Deep-Learning-Modellen.