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Tiny Machine Learning Techniques for Constrained Devices
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Tiny Machine Learning Techniques for Constrained Devices
Tiny Machine Learning Techniques for Constrained Devices explores the cutting-edge field of TinyML, enabling intelligent machine learning on highly resource-limited devices such as microcontrollers and edge IoT nodes. It is a guide to designing, optimizing, securing, and applying TinyML models in real-world constrained environments.
| Medien | Bücher Gebundenes Buch (Buch mit hartem Rücken und steifem Einband) |
| Erscheinungsdatum | 29. Januar 2026 |
| ISBN13 | 9781032897523 |
| Verlag | Taylor & Francis Ltd |
| Seitenanzahl | 224 |
| Maße | 150 × 220 × 20 mm · 500 g |
| Sprache | Englisch |
| Redakteur | Abd El-Latif, Ahmed A. |
| Redakteur | El-Makkaoui, Khalid |
| Redakteur | Lamaakal, Ismail |
| Redakteur | Maleh, Yassine |
| Redakteur | Ouahbi, Ibrahim |
