반응형 AI모델2 TensorFlow 탑재 가능한 센서와 AI 모델 특징 정리 TensorFlow 탑재 가능한 센서와 AI 모델 특징 정리TensorFlow는 다양한 디바이스에서 AI 모델을 실행할 수 있도록 설계된 라이브러리로, 이를 통해 여러 가지 센서 데이터를 활용한 스마트 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 특히 TensorFlow, TensorFlow Lite, 그리고 TensorFlow for Microcontrollers는 각각의 환경에 맞는 센서와 함께 사용되어, 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 데 사용됩니다.이 글에서는 각 TensorFlow 버전에 탑재 가능한 센서와 특징에 대해서 정리했습니다.1. TensorFlow에서 사용할 수 있는 센서1.1 LiDAR 센서사양: 고해상도 3D 거리 측정 (최대 100m 이상), 고속 샘플링공급 전원: 9V ~ 32V .. 2024. 9. 20. TensorFlow vs TensorFlow Lite vs TensorFlow for Microcontrollers 특징 및 비교 (인공지능/머신러닝) TensorFlow vs TensorFlow Lite vs TensorFlow for Microcontrollers 특징 및 비교인공지능과 머신러닝의 발전에 따라, 다양한 컴퓨팅 환경에서의 AI 모델 활용이 점점 중요해지고 있습니다. 특히, 모바일 디바이스, 임베디드 시스템, 그리고 초소형 마이크로컨트롤러에서도 머신러닝 모델을 효율적으로 실행할 수 있는 필요성이 커지고 있습니다. 이와 같은 요구에 맞추어, TensorFlow는 다양한 버전을 제공합니다. 대표적으로 TensorFlow, TensorFlow Lite, 그리고 TensorFlow for Microcontrollers가 있습니다. 이 글에서는 이 세 가지 버전의 특징을 정리하고 비교했습니다. 1. TensorFlow1.1 역사TensorFl.. 2024. 9. 20. 이전 1 다음 반응형