TinyML: 초저전력 기계 학습
- TinyML은 마이크로컨트롤러에서 사용되는 기계 학습을 말합니다.
- 전통적 ML에 사용되는 시스템과 달리 CPU, RAM이 매우 적고 전력 소모가 미리와트 또는 마이크로와트 정도로 극도로 낮습니다.
- TinyML 재단의 공식 웹사이트가 있습니다.
- 거대한 모델을 줄여서 자원이 매우 적은 장비와 마이크로컨트롤러에서 사용할 수 있게 합니다.
- 하버드 대학교에서 무료로 제공하는 3개의 TinyML 관련 코스가 있습니다.
- TinyML의 기초
- TinyML 응용
- TinyML 배포
- 마이크로컨트롤러를 사용하는 임베디드 시스템은 최대 256kB 메모리를 가지며, FreeRTOS와 Mbed OS 같은 운영 시스템을 사용할 수 있습니다.
- 기계 학습은 데이터에서 패턴을 탐색하는 알고리즘을 말하며, TinyML은 이러한 알고리즘을 압축하여 효과적으로 유지합니다.
- IoT에서 매일 생성되는 데이터는 5퀸틸리언 바이트이지만, 1% 미만이 분석됩니다.
- 알고리즘 압축 기술에는 가지치기, 정량화, 지식 증류 등이 있습니다.
- TensorFlow Lite는 ML 연구원을 위한 TensorFlow와 달리 애플리케이션 개발자를 위해 사용됩니다.
- TinyML은 DIY, 메이커, 해커 커뮤니티에서의 사용 사례를 포함하여 다양한 분야에서 사용됩니다.
- 산업에서는 유지 관리 등에서 TinyML을 사용하여 효율성 향상 및 비용 절감에 기여하지만, 정확도가 떨어질 경우 거짓 경보로 이어질 수 있습니다.
- 환경 모니터링에서는 데이터 수집 후 처리하는 대신 TinyML을 통해 실시간 정보를 얻을 수 있습니다.
- 사람을 위한 TinyML은 장애가 있는 사람들이 손을 사용하지 않고도 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 돕고, 애플리케이션의 UI 및 UX를 개선합니다.
- 인구 집단 전체에서 효과적으로 작동하는가, 데이터의 사생활이 보장되는가, 데이터를 보호할 수 있는가 등의 위험과 단점이 존재합니다.
- 인간 중심의 AI를 기반으로 기술을 창출해야 하며, 디자인, 개발, 배포 과정에서 이를 고려해야 합니다.
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