Dieses Buch stellt einen ersten Schritt in Richtung eingebettetes maschinelles Lernen dar. Es stellt Techniken zur Optimierung und Komprimierung von Deep-Learning-Modellen vor. Diese Techniken erleichtern den Einsatz eines leistungsstarken und leichten Deep-Learning-Modells auf Ger ten mit begrenzten Ressourcen wie Smartphones und Mikrocontrollern. Dieses Dokument untersucht auch eine hochaktuelle Technik zur bertragung von Wissen, n mlich die Wissensdestillation. Mit dieser Technik kann die Leistung eines leichtgewichtigen Deep-Learning-Modells verbessert werden, w hrend gleichzeitig das Wissen eines komplexen und leistungsf higen Deep-Learning-Modells auf dieses bertragen wird. Alle diese Techniken wurden in diesem Buch detailliert beschrieben und durch praktische Python-Implementierungen veranschaulicht, die in der Regel auf der Verwendung der Bibliotheken pytorch und tensorflow basieren.
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