모바일, IoT, 임베디드 시스템에서 사용할 수 있는 머신러닝 모델 정리
모바일, IoT, 임베디드 시스템에서 사용할 수 있는 머신러닝 모델 정리모바일, IoT, 임베디드 시스템에서 머신러닝 모델을 사용할 때 가장 중요한 요소는 경량화된 모델입니다. 일반적인 서버나 고성능 PC에서는 크고 복잡한 모델을 사용할 수 있지만, 모바일 및 IoT 디바이스는 메모리, 연산 속도, 배터리 소모 등의 제약이 있습니다. 이러한 환경에서 사용할 수 있는 대표적인 머신러닝 모델들을 정리하고, 각각의 특징과 적용 방법을 알아보겠습니다.📌 모바일, IoT, 임베디드 머신러닝 모델 비교 모델 특징 장점 단점 학습 적용MobileNet모바일 최적화 CNN 모델, Depthwise Separable Convolution 사용속도 빠름, 모바일에서도 실행 가능대형 모델 대비 정확도 낮음중급쉬움S..
2025. 3. 11.
