“TinyML ile Makine Öğrenimi Sistemleri” Harvard Üniversitesi’nden Prof. Vijay Janapa Reddi tarafından yazılmış, düzenlenmiş ve derlenmiş açık kaynak bir ders kitabını tanıtmaktan heyecan duyuyoruz. Bu kapsamlı akademik kitap, ML sistemlerinin inşası ve dağıtımını keşfederek, uçtan uca kavramları açıklamak için TinyML’ye vurgu yapmaktadır. Veri mühendisliği, model optimizasyonu, kenar dağıtımı ve sürdürülebilir AI konularını kapsayarak, ML sistemlerinde teori ile pratik uygulama arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlamaktadır.
Bir İşbirliği Çabası
Bu kitabın oluşturulması, Makine Öğrenimi Sistemleri üzerine yapılan çalışmalardan elde edilen geniş bilgi ve içgörüleri kapsayan bir referans materyali yaratma ortak vizyonuyla yönlendirilen bir işbirliği çabasıdır. Bu, Makine Öğrenimi Sistemleri dünyasına adım atan herkes için değerli bir kaynak olarak hizmet eden bir çalışmadır. Bireysel katkıda bulunanların tam listesini buradan görebilirsiniz.
Seeed Studio’nun uygulama mühendislerinin de içeriğe katkıda bulunmaktan gurur duyduğunu ve kitabı pratik içgörüler ve gerçek dünya uygulamalarıyla zenginleştirdiğini paylaşmaktan mutluluk duyuyoruz.
Katkı Çağrısı
Bu kitap, herkesin katkılarını beklemektedir. Katkılarınız, çeşitli görevleri kapsayabilir:
“`
- Örneklerdeki hataları tanımlamak ve raporlamak
- Belgelerdeki yazım hatalarını düzeltmek
- Ekstra örnekler katkıda bulunmak
- Yeni bir bölüm yazmak
- Yeni bölümler için konular önermek
- Materyalin erişilebilirliğini artırmak
Donasyon Donanımı
İçerik ortaklığına ek olarak, Seeed Studio, her 25 yıldız için bir tinyML kiti bağışlıyor (XIAO ESP32S3 Sense ve Micro SD Kart) kitleri, kitabın GitHub deposu üzerinde alınan 1000 yıldıza kadar bağışlanacaktır. Bu kitler, gelişmekte olan ülkelerdeki öğrenciler için kurs materyali olarak kullanılacaktır ve tinyML4D programı ile desteklenmektedir Harvard Üniversitesi, tinyML Vakfı ve Abdus Salam Uluslararası Teorik Fizik Merkezi (ICTP) tarafından desteklenmektedir. Bu kompakt cihazlar, alıcıların TinyML’nin geniş olanaklarını keşfetmelerini ve yerel zorluklara yenilikçi çözümler geliştirmelerini sağlayacaktır.
TinyML4D programı, gelişmekte olan ülkelerin karşılaştığı benzersiz zorluklar için yenilikçi çözümler geliştirmeyi amaçlamakta ve TinyML alanındaki eğitim materyallerine küresel erişimi artırmayı hedeflemektedir. Desteğiniz fark yaratabilir! ⭐️ Şimdi GitHub deposunu yıldızlayın bu eğitim girişimini desteklemek ve makine öğrenimi eğitimini ilerleten küresel bir hareketin parçası olmak için.
Başlangıçta 40 kit ile yola çıksak da, sürekli destek için daha dayanıklı bir mekanizma oluşturma konusunda görüşmeler devam etmektedir. TinyML’nin en büyük etkiyi yaratabileceği bölgelere faydalarını ulaştırmayı umuyoruz. Daha fazla güncelleme için takipte kalın!
Kitap Hakkında Daha Fazla
“TinyML ile Makine Öğrenimi Sistemleri” ML sistem geliştirme üzerine kapsamlı bir bakış sunmaktadır, bunlar arasında:
- Veri Toplama: Verileri toplama ve işleme yöntemleri.
- Model Tasarımı: Verimli ML modelleri tasarlama teknikleri.
- Optimizasyon ve Hızlandırma: ML modellerini performans için optimize etme stratejileri.
- Güvenlik Güçlendirme: Sağlam ve güvenli ML dağıtımlarını sağlama.
- Entegrasyon: ML sistemlerini gerçek dünya uygulamalarına sorunsuz bir şekilde entegre etme.
Kitap, TinyML perspektifinden yapılandırılmıştır ve karmaşık kavramları sınıf içi öğrenim için erişilebilir ve pratik hale getirmektedir. Ayrıca, AI’nin dağıtımındaki etik hususları ve toplumsal zorlukları ele almaktadır. Okuyucular:
- Temel Kavramları Anlayın: Veri toplama, model tasarımı, optimizasyon, güvenlik ve entegrasyonu kapsayarak, kitap ML sistemlerinin iyi bir şekilde anlaşılmasını sağlar.
- Teoriyi Pratiğe Uygulayın: Pratik içgörüler ve gerçek dünya uygulamaları, teorik bilgiden pratik uygulamaya geçişi sorunsuz hale getirir.
- Güncel Kalın: Kitabın açık kaynak doğası, alanındaki en son gelişmeleri yansıtacak şekilde sürekli güncellenmesini sağlar.
İster yeni başlıyor olun, ister anlayışınızı derinleştirmek istiyor olun, bu kitap makine öğrenimi yolculuğunuzu hızlandıracak değerli bilgiler sunmaktadır.
Hareketin Bir Parçası Olun
“Makine Öğrenimi Sistemleri ile TinyML” sadece bir ders kitabı değil; teorik ve pratik makine öğrenimi sistemleri arasındaki boşluğu kapatmayı amaçlayan işbirlikçi, sürekli gelişen bir kaynaktır. “Makine Öğrenimi Sistemleri ile TinyML” kitabına dalın ve AI’yi daha erişilebilir, verimli ve etkili hale getirmek için küresel bir çabanın ayrılmaz bir parçası olun. Gelin makine öğreniminin geleceğini birlikte inşa edelim!