An introduction to TinyML

개론

TinyML은 “Tiny Machine Learning”의 약어로, 소형 및 저전력 장치에서 동작하는 작은 규모의 기계 학습 모델을 나타냅니다. 기본적으로 TinyML은 제한된 자원을 가진 임베디드 시스템, 센서, 마이크로 컨트롤러 및 다른 작고 강력한 디바이스에서 사용되는 경량화된 기계 학습 모델을 의미합니다.

TinyML은 주로 IoT(사물인터넷) 디바이스, 센서, 에지 디바이스와 같은 작은 장치에서 활용됩니다. 이러한 장치들은 전력 소비, 메모리, 계산 능력 등이 제한되어 있기 때문에, 기존의 대규모 기계 학습 모델을 직접 적용하기 어려운 경우가 많습니다. TinyML은 이러한 제한된 환경에서도 효율적으로 동작할 수 있는 경량화된 모델과 알고리즘을 개발하고 최적화하는 기술을 나타냅니다.

학습자료

Machine Learning Systems with TinyML
TinyML and Efficient Deep Learning Computing, Fall 2023

초소형 머신러닝 TinyML