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机器学习 · 微型化机器学习 · TinyML ·
2020 年 3 月 28 日
【Google】微型化机器学习教程，17页ppt，Getting Started with TinyML
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如果你对在嵌入式设备上运行机器学习感兴趣，但不确定如何开始，谷歌的TensorFlow微团队的皮特·沃登将介绍如何构建和运行你自己的TinyML应用程序。这将包括可用的不同板子、软件框架和教程的概述，以帮助您入门和运行。

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https://forums.tinyml.org/t/getting-started-with-tinyml-pete-warden-march-31-2020/22
Getting started with TinyML.pdf
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论，机器学习与统计推断学联系尤为密切，也被称为统计学习理论。算法设计方面，机器学习理论关注可以实现的，行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度，所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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