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Edge Intelligence with TinyML: A Practical Guide to Digit Recognition
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Detalles de producto
- Tiny Machine Learning (TinyML) is transforming the way intelligent systems operate by enabling machine learning directly on low-power, resource-constrained devices. This book presents the design and implementation of a compact digit recognition system using the ESP32-CAM module and a lightweight Convolutional Neural Network (CNN). The model is trained on a standard dataset and optimized using TensorFlow Lite for microcontrollers, allowing efficient on-device inference without reliance on cloud infrastructure.By performing real-time image-based digit classification at the edge, the system significantly reduces latency, bandwidth usage, and privacy risks. Despite hardware limitations, the implementation demonstrates reliable accuracy and practical feasibility. This work highlights the growing potential of TinyML in embedded vision, IoT, and smart automation, offering a scalable approach to deploying intelligent solutions on affordable hardware.
| Publication date | March 21, 2026 |
| Language | English |
| File size | 925 KB |
| Screen Reader | Supported |
| Enhanced typesetting | Enabled |
| X-Ray | Not Enabled |
| Word Wise | Not Enabled |
| Print length | 51 pages |
| Page Flip | Enabled |
| Item Weight | 1.5 lbs (680 grams) |
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Edge Intelligence with TinyML: A Practical Guide to Digit Recognition
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Computer Science Editorial Review
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