[이전] [목차] [다음] 14 NXP eIQ Machine Learning NXP eIQ 머신 러닝 소프트웨어 개발 환경에서는 i.MX 제품군 SoC에서 머신 러닝 알고리즘을 사용할 수 있다. i.MX용 eIQ 소프트웨어에는 추론 엔진, 하드웨어 가속을 위한 최적화된 라이브러리와 ML 보안 패키지가 포함되어 있다. 기본 eIQ 툴킷은 meta-imx/meta-ml 레이어에 포함된 Yocto BSP에 통합되어 있다. 현재 지원되는 추론 엔진은 TensorFlow Lite, ONNX Runtime, OpenCV, DeepViewRT, PyTorch 등이 있다. eIQ 소프트웨어 개발 환경에 대한 자세한 내용은 i.MX Machine Learning User's Guide(IMXMLUG)를 참조한다. Yoc..
[이전] [목차] [다음] 9.1 Overview of NXP eIQ Machine Learning 9.1.1 Introduction (ML) 기계 학습(ML)은 1960년대에 기반을 컴퓨터 과학의 도메인이다. ML은 데이터에서 패턴과 규칙을 찾을 수 있는 알고리즘을 제공한다. ML은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 소프트웨어 애플리케이션이 결과를 더 정확하게 예측할 수 있게 해주는 알고리즘의 범주이다. ML의 기본 전제는 입력 데이터를 수신하고 통계 분석을 사용하여 출력을 예측하는 동시에 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 출력을 업데이트할 수 있는 알고리즘을 구축하는 것이다. 2010년에, Deep Learning이라는 거대한 붐이 시작되었다. 딥 러닝은 Neural Networks(NN)을 기반으..
9.1 Overview of NXP eIQ Machine Learning 9.1.1 Introduction (ML) Machine Learning(ML)은 1960년대에 뿌리를 둔 컴퓨터 과학 영역이다. ML은 데이터에서 패턴과 규칙을 찾을 수 있는 알고리즘을 제공한다. ML은 소프트웨어 애플리케이션이 명시적으로 프로그램하지 않고도 결과를 보다 정확하게 예측할 수 있도록 하는 알고리즘의 범주이다. ML의 기본 전제는 입력 데이터를 수신할 수 있는 알고리즘을 구축하고 통계 분석을 사용하여 출력을 예측하는 동시에 새로운 데이터를 사용할 수 있게 되면 출력을 업데이트하는 것이다. 2010년에 Deep Learning이라고 하는 거대한 붐이 시작되었다. Deep Learning은 Neural Networks(N..
정보 Rev. L5.4.70_2.3.0 31 December 2020를 기준으로 작성 (IMXLXRM) i.MX Linux Reference Manual에서 Chapter 9 NXP eIQ Machine Learning의 내용을 한글화한다. 목차는 아래와 같다. 9 NXP eIQ Machine Learning 9.1 Overview of NXP eIQ Machine Learning
