I
Teknoloji dünyasında ortaya çıkan pek çok trend var ve Makine Öğrenimi de bunlardan biri. Makine Öğrenimi, bir bilgisayarın verilerden öğrendiği ve bir sonucu tahmin etmek için modellerini analiz ettiği Yapay Zekanın bir alt kümesidir. Genellikle Makine Öğrenimi modelleri, bu karmaşık modellerin bulut merkezlerinde işlenmesinin saatler hatta günler gerektirdiği durumları analiz etmek için büyük veri yığınları üzerinde eğitilir. Bu modellerin sonuç dosyası da iyi miktarda veri içerir. Hepimizin bildiği gibi, veriler sürekli akıyor. Bu nedenle çoğu şirket, daha fazla veri anlamına gelen daha büyük makine öğrenimi modelleri oluşturmak istiyor. Sorun burada devreye giriyor. Bunları nasıl dağıtacağız? makine öğrenimi modelleri mikrodenetleyiciler veya cep telefonları, akıllı saatler vb. gibi daha küçük gömülü sistemlerde mi?
Kaynak: Unsplash
Bunun cevabı, neredeyse hiçbir yerde sözü edilmeyen ama dünyayı değiştirme gücüne sahip, yükselen bir trendde yatıyor. En hızlı büyüyen makine öğrenimi teknolojilerinden biridir: Tiny ML. TinyML, küçük bilgisayarlarda yapılan Makine Öğrenimi anlamına gelir. Tiny ML'nin tüm amacı, daha küçük cihazların Makine Öğreniminden faydalanmasıdır.
- TinyML'nin temel amacını ve faydalarını belirleyin.
- Gömülü makine öğrenimi kavramını
- TinyML projenizi yapmak için gereken temel araçları tanımlayın.
Bu makale, Veri Bilimi Blogathon.
İçindekiler
- TinyML'ye İhtiyaç Nedir?
- TinyML'nin Endüstriyel Uygulamaları ve Çözümleri
2.1 Endüstriyel Uygulamalar
2.2 Tarımsal Uygulamalar
2.3 Sağlık Uygulamaları - TinyML'ye Başlarken
- Sonuç
TinyML'ye İhtiyaç Nedir?
TinyML'nin temel amacı, Makine Öğrenimi alanını gömülü sistemler alanına getirmektir. Mikrodenetleyiciler bunu mümkün kılmada büyük rol oynar. Hesap makineleri gibi birincil cihazlardan sağlık hizmetleri gibi ileri teknoloji ürünlere kadar, günlük hayatımızda her yerde kullanılırlar.
Mikrodenetleyiciler, gömülü sistemlerin belirli görevlerini yerine getirmek için tasarlanmış küçük, düşük maliyetli tümleşik devrelerdir. Bu makinelerin sunduğu avantajlar şunlardır:
- Mikrodenetleyicilerin küçük boyutları nedeniyle nispeten daha az güç tüketirler ve gelişmiş bellekleri nedeniyle oldukça güvenilirdirler.
- Mikrodenetleyiciler yardımıyla elde edebiliriz kenar hesaplama. Bu teknoloji, hesaplamayı bulut merkezlerine göndermek yerine doğrudan cihaz üzerinde gerçekleştirmeye yardımcı olur.
- Kenar hesaplama hızlı veri işlemeye yardımcı olur ve sonuçları gerçek zamanlı olarak verir.
- Uç bilgi işlemin ana avantajı, düşük gecikme elde etmektir. Sonuçlar hemen alındığından, bu, düşük gecikmenin gerekli olduğu durumlarda yardımcı olabilir. Örneğin, kendi kendine giden arabalar, kazaları önlemek için her zaman verileri işler. Burada gecikme, yaşam ve ölüm arasındaki fark olarak hareket edebilir.
- Mikrodenetleyiciler üzerinde derin sinir ağları ve makine öğrenimi algoritmalarının kullanılması, gömülü makine öğrenimi olarak da bilinir.
- Gömülü makine öğreniminde, veriler gömülü bir sistemde işlendiğinde ve hiçbir zaman bulut sunucularına gönderilmediğinde, kullanıcının gizliliği daha az riskle korunduğu için gizlilik korunur.
TinyML'nin Endüstriyel Uygulamaları ve Çözümleri
TinyML, bizi gömülü sistemler ve makine öğrenimi algoritmalarının işbirliğine götürdü. Bu füzyon, cihazlarımızın ve cihazlarımızın çoğunu çok daha akıllı hale getirdi. Daha küçük cihazlarımız, daha önce yalnızca bilgisayarlarımızda mümkün olan görevleri yapabilir. TinyML'nin en yaygın örneği sanal asistandır - Siri, Google Asistan veya Alexa. Bunlar sanal asistanlar kendilerine verilen talimatları bir makine öğrenme modeli yardımıyla cihazda yerel olarak yürütürler. Diğer kullanımlardan bazıları şu şekildedir:
Endüstriyel Uygulamalar
TinyML, çok çeşitli endüstriyel uygulamalara sahiptir çünkü gömülü sistemlerin kullanımı, makinelerdeki arızaların gerçek zamanlı olarak algılanmasına yardımcı olur. Bu, bakımın ne zaman gerekli olduğunu tahmin etmede faydalı olmuştur ve kusurları önceden tespit etmek, bakım maliyetlerinde milyonlarca dolar tasarruf sağlar.
Avustralyalı bir girişim olan Ping, rüzgar türbinlerini izlemek ve au'yu uyarmak için gömülü makine öğrenimini tanıttı.
Tarımsal Uygulamalar
Tarımda gömülü sistemin en ünlü kullanımı TensorFlow Lite'tır. Bir sonraki bölümde bu araç hakkında daha fazla konuşacağız. Yardımıyla TensorFlow Lite, çiftçiler hasta bitkilerinin resimlerini yükleyebilir ve bunlarla ilişkili hastalıkları tespit edebilir. Bu, internet bağlantısı olmadan da çalışır ve tarımsal çıkarlarını koruduğu için uzak bölgelerdeki çiftçilere fayda sağlar. Penn State Üniversitesi tarafından yürütülen ve benzer hizmetler sağlayan açık kaynaklı bir proje olan PlantVillage tarafından Nuru adlı bir uygulama da var.
Sağlık Uygulamaları
TinyML'nin sağlık sektöründe kullanımı, acil müdahale gerektiren hastalıkların erken teşhis edilmesine yardımcı olan büyük buluşlara yol açabilir. Bunlardan biri – Pnömoni. Dünya verilerine göre 2.5 yılında 2019 milyon kişi zatürreden öldü ve tüm kurbanların neredeyse üçte biri beş yaş altı çocuklardı. Hastalığı tespit etmek için bir göğüs röntgeni, kan oksijen seviyeleri ve Tam Kan Sayımı (CBC) gereklidir, bu da zaman alıcı ve bazen yanlış olabilir.
TinyML meraklısı 15 yaşındaki Arijit Das, Göğüs Röntgenlerinden pnömoniyi bir dakikadan kısa sürede saptayan Edge Impulse platformunu kullanarak bir tinyML modeli oluşturdu. Manuel incelemenin 1 ila 4 gün sürebileceği göz önüne alındığında, bu kurulum inanılmaz.
Orta Doğu'daki bir doktor, tarama sürecini otomatikleştirerek iyi huylu ve premalign oral dil lezyonlarını saptamak için gömülü sistemler kullanıyor. Bu, tedaviyi daha hızlı ve daha fazla hasta için erişilebilir hale getirir.
Küresel ısınmaya bir çözüm olan MARTiny gibi çok sayıda başka icat. Teknolojinin perakende satış, trafik algılama, fabrikalar, vahşi yaşamın korunması vb. alanlarda da uygulamaları vardır. TinyML'de keşfedilecek ve öğrenilecek çok şey var.
TinyML'ye Başlarken
TinyML ile mümkün olan harikaları okuduktan sonra, projenize başlamak isteyebilirsiniz.
- Önce donanım gereksinimlerinden bahsedelim. Aralarından seçim yapabileceğiniz Arduino Nano BLE Sense 33, SparkFun Edge Board ve AdaFruit AI Board gibi birçok harika başlangıç panosu var.
- Bu kartlar, maliyet verimliliği, programlama kolaylığı, daha az güç tüketimi vb. avantajlar sağlar. Anakartı masaüstünüze bağlamak için bir Mikro USB kablosuna da ihtiyacınız olacaktır.
- Bir sonraki adım, hangi yazılım aracının donanımla uyumlu olacağını bulmaktır. En çok tavsiye edilen araç TensorFlow Lite Micro'dur ve bu çerçeve, python, C#, Java vb. gibi çeşitli dil desteğine sahiptir.
- TensorFlow Lite, kullanıcılara gömülü sistemlerde cihaz üzerinde makine öğrenimini etkinleştirmek için araçlar sağlar. Çoklu platform desteği ve yüksek performans ile donatılmıştır.
- Bununla nesne algılama, görüntü sınıflandırma, metin sınıflandırma ve daha fazlasını yapabilirsiniz. Ayrıca, TensorFlow Lite'ın yardımıyla, mikrodenetleyicilere bağlı kalmak yerine uygulamalarınız için bazı ekstra özellikler sağlayan Raspberry Pi'yi de kullanabilirsiniz.
- Arduino, gömülü makine öğrenimi için en yaygın IDE'dir. Bu yazılım birçok pano ile uyumludur ve TensorFlow Lite Micro ayrıca kitaplık yöneticisinde bulunan resmi bir kitaplıktır.
Bunlar sadece temel bilgilerdir ve bunlar hakkında internette bulunan farklı kurslardan derinlemesine bilgi edinebilirsiniz.
Sonuç
TinyML, önümüzdeki yıllarda bir değişiklik getirme potansiyeline sahiptir. Küresel teknoloji pazarı danışmanlık firması ABI Research, TinyML pazarının 15.2'de 2020 milyon sevkiyattan 2.5'da 2030 milyara çıkacağına inanıyor. Harvard doçenti Vijay Reddi'ye göre bile, TinyML gerçekten çok yakında büyük olma potansiyeline sahip.
İşte bu makaleden bazı önemli çıkarımlar:
- Düşük maliyeti, sınırlı güç tüketimi ve düşük gecikme süresi sayesinde Tiny ML birçok cihazda kullanılabilir.
- TinyML uygulamaları, endüstrilerden sağlık hizmetlerine ve akıllı fabrikalara kadar uzanır ve gelecekte çok fazla potansiyele sahiptir.
- Araştırmacılar ayrıca TinyML'nin geleceğini parlak olarak tanımlıyor. Geniş kullanım alanı nedeniyle ekonomik olarak da katkı sağlayacaktır.
Bu makalede gösterilen medya Analytics Vidhya'ya ait değildir ve Yazarın takdirine bağlı olarak kullanılır.
İlgili bağlantılar
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/01/how-is-tinyml-used-for-embedding-smaller-systems/
