반응형 MachineLearning3 STM32Cube.AI를 활용한 신경망 모델 변환 및 적용 방법 STM32Cube.AI를 활용한 신경망 모델 변환 및 적용 방법STM32Cube.AI는 STMicroelectronics에서 제공하는 도구로, 사전 훈련된 신경망 모델을 **STM32 마이크로컨트롤러(MCU)**에서 실행할 수 있도록 변환하는 역할을 합니다. 이를 활용하면 경량 AI 모델을 엣지 디바이스에서 실행할 수 있어, 실시간 분석 및 저전력 환경에서 AI 기능을 사용할 수 있습니다.이 글에서는 STM32Cube.AI의 주요 기능과 단계별 사용법, 그리고 예제 코드까지 포함하여 자세히 설명하겠습니다.✅ STM32Cube.AI 주요 기능 기능 설명 모델 변환TensorFlow, PyTorch, ONNX 등의 사전 학습된 모델을 STM32에서 실행 가능하도록 변환모델 분석메모리 사용량, 연산 복잡도, .. 2025. 3. 11. TensorFlow vs YOLO: 차이점과 활용법 비교 TensorFlow vs YOLO: 차이점과 활용법 비교딥러닝을 활용한 컴퓨터 비전 분야에서 TensorFlow와 YOLO는 가장 많이 사용되는 기술입니다. 하지만 초보자들은 이 둘의 차이점을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 이번 글에서는 TensorFlow와 YOLO의 개념, 특징, 장단점, 그리고 학습 방법을 초보자가 이해할 수 있도록 정리하였습니다.개발 배경✅ TensorFlow의 개발 배경TensorFlow는 Google Brain 팀에서 2015년에 오픈소스로 공개한 딥러닝 프레임워크입니다. 초기에는 Google 내부에서 기계 학습 및 딥러닝 연구를 위해 개발되었으며, 현재는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 대표적인 활용 사례로 이미지 분류, 자연어 처리, 강화 학습 등이 있습.. 2025. 3. 5. Seaborn vs Plotly: 데이터 시각화 라이브러리 비교 Seaborn vs Plotly: 데이터 시각화 라이브러리 비교데이터를 분석하고 인사이트를 도출하는 과정에서 시각화는 매우 중요한 역할을 합니다. Python에서 가장 많이 사용되는 시각화 라이브러리 중 Seaborn과 Plotly는 각각 고유한 특징과 강점을 가지고 있습니다. 이 글에서는 Seaborn과 Plotly의 특징을 비교하고, 각각의 장단점과 사용 예제를 소개합니다. 또한, 자주 묻는 질문(Q&A)도 함께 정리했습니다.Seaborn vs Plotly 비교 항목 Seaborn Plotly 주요 특징통계 기반의 정적 시각화에 강점인터랙티브 시각화 지원그래프 스타일기본적으로 깔끔하고 보기 좋은 스타일 제공화려한 인터랙티브 그래프 생성 가능사용 편의성간결한 코드로 쉽게 구현 가능다양한 기능을 제공.. 2025. 3. 2. 이전 1 다음 반응형