TinyML, Tiny Machine Learning i\u00e7in kullan\u0131lan bir k\u0131saltmad\u0131r ve \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki y\u0131llarda ilgi \u00e7ekmesi beklenen yeni bir teknolojidir. Temel olarak g\u00f6m\u00fcl\u00fc sistemleri ve makine \u00f6\u011frenimini birle\u015ftiren ve karma\u015f\u0131k modellerin son derece d\u00fc\u015f\u00fck g\u00fc\u00e7l\u00fc mikrodenetleyicilerde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131n\u0131 i\u00e7eren bir ara\u015ft\u0131rma dal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
TinyML’in neden demek oldu\u011funu \u00f6\u011frenmeden \u00f6nce, makine \u00f6\u011freniminin temellerini anlaman\u0131z \u00e7ok \u00f6nemlidir.<\/p>\n
Makine \u00f6\u011frenimi, insanlar\u0131n \u00f6\u011frenme \u015feklini taklit etmek ve do\u011frulu\u011funu kademeli olarak geli\u015ftirmek i\u00e7in veri ve algoritmalar\u0131n kullan\u0131m\u0131na odaklanan yapay zeka (AI) ve bilgisayar biliminin bir dal\u0131d\u0131r. Bir makine \u00f6\u011frenimi sistemi, a\u00e7\u0131k\u00e7a programlanmadan kendi deneyimlerinden \u00f6\u011frenebilir. Makine \u00f6\u011freniminin amac\u0131, verilere dayal\u0131 olarak kendi kendine \u00f6\u011frenebilen bilgisayar programlar\u0131 olu\u015fturmakt\u0131r. Makine \u00f6\u011frenimi s\u00fcreci g\u00f6zlemlere veya verilere, ilk elden deneyimlere veya talimatlara dayan\u0131r. Verilen \u00f6rneklere dayanarak, sonu\u00e7 \u00e7\u0131karmak i\u00e7in verilerdeki \u00f6r\u00fcnt\u00fcleri ara\u015ft\u0131r\u0131r. Makine \u00f6\u011frenimi, bilgisayarlar\u0131n otonom olarak \u00f6\u011frenmelerini ve \u00f6\u011frendiklerine g\u00f6re eylemlerini ayarlamalar\u0131n\u0131 sa\u011flamay\u0131 ama\u00e7lamaktad\u0131r.<\/p>\n
Geleneksel bilgisayarlar sorunlar\u0131 kendi ba\u015flar\u0131na \u00e7\u00f6zemezler, ancak makine \u00f6\u011frenimi ile ge\u00e7mi\u015f verilerden ve sonu\u00e7lardan \u00f6\u011frenebilir ve gelecekte \u00e7ok say\u0131da senaryoya dayanarak inan\u0131lmaz h\u0131zlarda daha iyi kararlar verebilirler. Bir perakendeciden online al\u0131\u015fveri\u015f yapt\u0131\u011f\u0131n\u0131zda ve \u00fcr\u00fcn \u00f6nerileri ald\u0131\u011f\u0131n\u0131zda, \u00f6nerilerin genellikle dikkat \u00e7ekici derecede do\u011fru oldu\u011funu fark etmi\u015fsinizdir. Bunun nedeni makine \u00f6\u011frenimidir; perakendecinin yapay zekas\u0131, zevkleriniz de\u011fi\u015fse bile ne sat\u0131n alaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 tahmin etme konusunda s\u00fcrekli olarak geli\u015fmektedir.<\/p>\n
TinyML, makine \u00f6\u011freniminin a\u011f u\u00e7 noktalar\u0131n\u0131n yak\u0131n\u0131ndaki d\u00fc\u015f\u00fck g\u00fc\u00e7l\u00fc bilgi i\u015flem cihazlar\u0131nda uygulanmas\u0131n\u0131 tan\u0131mlar. Tek CPU g\u00fcc\u00fcne sahip cihazlar, s\u0131k\u0131 bellek k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 ve k\u0131sa pil \u00f6mr\u00fc ile birlikte bu cihazlar\u0131n \u00e7o\u011funu olu\u015fturur. TinyML, k\u00fc\u00e7\u00fck cihazlara makine \u00f6\u011frenimi \u00e7\u0131kar\u0131mlar\u0131n\u0131 do\u011frudan cihaz \u00fczerinde ger\u00e7ekle\u015ftirme kapasitesi verirken bulut ba\u011flant\u0131s\u0131na olan ihtiyac\u0131 da ortadan kald\u0131r\u0131r. Yerel i\u015fleme yeteneklerine sahip cihazlar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla \u00e7ok \u00e7e\u015fitli end\u00fcstri olanaklar\u0131na eri\u015filebilir hale gelmektedir.<\/p>\n
TinyML modellerinin minimum i\u015flem kapasitesi talebi, e\u011fitimli ML programlar\u0131n\u0131n yava\u015f CPU performans\u0131 ile 400 KB’\u0131n alt\u0131ndaki RAM miktarlar\u0131 gibi k\u0131s\u0131tl\u0131 kapasitelere sahip cihazlarda \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. TinyML teknolojisini uygulayan cihazlar aras\u0131nda g\u00f6m\u00fcl\u00fc sens\u00f6rler ve giyilebilir cihazlar ile IoT (Nesnelerin \u0130nterneti) cihazlar\u0131 yer alabilir.<\/p>\n
TinyML modelleri veri i\u015flemeyi uzak bulut sunucular\u0131na iletmek yerine do\u011frudan verinin geldi\u011fi cihaz \u00fczerinde ger\u00e7ekle\u015ftirir. Bu teknik a\u011f gecikmelerini \u00f6nler ve veri g\u00fcvenli\u011fini art\u0131r\u0131r.<\/p>\n
G\u00f6m\u00fcl\u00fc cihazlarda TinyML kullanman\u0131n avantajlar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131dakileri i\u00e7ermektedir:<\/p>\n
Makine \u00f6\u011freniminin h\u0131zla pop\u00fclerlik ve kullan\u0131m kazand\u0131\u011f\u0131 bir d\u00fcnyada, bunu u\u00e7ta uygulama yetene\u011fi daha \u00f6nemli hale gelmektedir. B\u00fcy\u00fck bulut sa\u011flay\u0131c\u0131lar\u0131, devasa veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde ML modellerini paralel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131ran binlerce sunucuya sahip veri merkezleri olu\u015ftururken TinyML, bir i\u015fletmenin ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re basit g\u00f6revleri yerine getirebilecek yaln\u0131zca bir veya iki cihaz\u0131 uygulama olana\u011f\u0131 sunar.<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin, bir ak\u0131ll\u0131 ev aletleri \u015firketi, cihazlar\u0131n\u0131n ger\u00e7ek zamanl\u0131 elektrik fiyat dalgalanmalar\u0131na g\u00f6re g\u00fc\u00e7 t\u00fcketimini otomatik olarak ayarlamas\u0131n\u0131 istedi\u011fini, ancak t\u00fcm cihazlar\u0131 i\u00e7in maliyetli bir veri merkezi in\u015fa etmek \u00fczere milyonlarca dolar yat\u0131r\u0131m yapmak istemedi\u011fini varsayal\u0131m. Bunun yerine, TinyML algoritmalar\u0131n\u0131 her bir cihaza yerle\u015ftirerek, mevcut durum g\u00f6z \u00f6n\u00fcne al\u0131nd\u0131\u011f\u0131nda ne kadar g\u00fc\u00e7 azalt\u0131lmas\u0131 gerekti\u011fini ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak \u00f6\u011frenebilirler (\u00f6rne\u011fin, g\u00fcn\u00fcn hangi saatinde ve evdeki di\u011fer cihazlar taraf\u0131ndan ne kadar enerji t\u00fcketildi\u011fi).<\/p>\n
Bir otomobil \u00fcreticisi, s\u00fcr\u00fcc\u00fcs\u00fcz ara\u00e7 filosunu bir yolculuk payla\u015f\u0131m hizmeti i\u00e7in kullanmak istiyorsa, ancak bu noktada tam otonomiye yat\u0131r\u0131m yapmak istemiyorsa, TinyML algoritmalar\u0131n\u0131 ara\u00e7lar\u0131na yerle\u015ftirebilir, b\u00f6ylece her biri \u00f6nceki yolculuklardan toplanan verilere (\u00f6rne\u011fin, h\u0131z s\u0131n\u0131rlar\u0131 ve trafik d\u00fczenleri) dayal\u0131 \u00f6r\u00fcnt\u00fc alg\u0131lamay\u0131 kullanarak ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak hareket eder.<\/p>\n
Edge computing (u\u00e7 bili\u015fim), daha h\u0131zl\u0131 yan\u0131t s\u00fcreleri elde edebilmek amac\u0131yla bulut bili\u015fimin kullan\u0131c\u0131ya daha yak\u0131n bir noktaya ta\u015f\u0131nmas\u0131n\u0131 ifade eder. Bu yakla\u015f\u0131m\u0131n temelinde, yaln\u0131zca an\u0131nda i\u015flenmesi gereken verilerin yerel olarak ele al\u0131narak, t\u00fcm verilerin internet \u00fczerinden s\u00fcrekli olarak iletilmesinden ka\u00e7\u0131n\u0131lmas\u0131 fikri yatar.<\/p>\n
TinyML, gerekli olan\u0131n \u00f6tesinde hi\u00e7bir \u015fey y\u00fcklemeden her cihazda makine \u00f6\u011frenimi algoritmalar\u0131 \u00e7al\u0131\u015ft\u0131rarak cihazlara \u00f6zerk bir avantaj sa\u011flaman\u0131n yollar\u0131n\u0131 bulur. Bu sayede TinyML destekli cihazlar yaln\u0131zca daha iyi performans g\u00f6stermekle kalmaz, ayn\u0131 zamanda b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerine sahip merkezi sunuculara do\u011frudan ba\u011fland\u0131klar\u0131nda oldu\u011fundan \u00e7ok daha az g\u00fcce ihtiya\u00e7 duyarak maliyet ve zamandan tasarruf ederken kullan\u0131c\u0131 deneyimini de iyile\u015ftirir.<\/p>\n
TinyML taraf\u0131ndan dayat\u0131lan \u00f6nemli kaynak k\u0131s\u0131tlamalar\u0131 dahilinde \u00e7al\u0131\u015fmak i\u00e7in g\u00f6m\u00fcl\u00fc tinyML algoritmalar\u0131 a\u015fa\u011f\u0131daki stratejileri benimser:<\/p>\n
Bu stratejilerden baz\u0131lar\u0131 model do\u011frulu\u011funun azalmas\u0131na neden olabilir.<\/p>\n
\u00d6rne\u011fin, sinir a\u011flar\u0131n\u0131 nicelle\u015ftirmek, bir a\u011f\u0131n ili\u015fkileri yakalayabilece\u011fi ve sonu\u00e7lar\u0131 \u00e7\u0131karabilece\u011fi ayr\u0131nt\u0131 d\u00fczeyini azalt\u0131r. Bu nedenle, tinyML’de model boyutu ve do\u011frulu\u011fu aras\u0131nda gerekli bir denge vard\u0131r ve bu stratejilerin uygulanma \u015fekli tinyML sistem tasar\u0131m\u0131n\u0131n \u00f6nemli bir par\u00e7as\u0131d\u0131r.<\/p>\n
TinyML, son teknoloji cihazlarda ba\u015far\u0131l\u0131 bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r ve bir\u00e7ok \u00e7\u00f6z\u00fcm sunar. Bir eylemi ger\u00e7ekle\u015ftirmek i\u00e7in ses komutlar\u0131na yan\u0131t verebilir. Google Assistant ve Alexa TinyML’nin baz\u0131 \u00f6rnekleridir. Cihazlar her zaman a\u00e7\u0131kt\u0131r ve uyand\u0131rma kelimesini alg\u0131lamak i\u00e7in sesinizi analiz eder.<\/p>\n
A\u015fa\u011f\u0131daki listede TinyML teknolojisinin \u00f6ne \u00e7\u0131kan baz\u0131 kullan\u0131mlar\u0131 durumlar\u0131n\u0131 bulabilirsiniz:<\/p>\n
Konu\u015fma ve ses tan\u0131ma, TinyML teknolojisinin uygulama alan\u0131 buldu\u011fu ba\u015fl\u0131ca alanlardan biridir. Pop\u00fcler ses tan\u0131ma \u00f6zelliklerine sahip ak\u0131ll\u0131 ev asistanlar\u0131, mikrofon mod\u00fcl\u00fcnde yerel olarak \u00e7al\u0131\u015fan TinyML modelleri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla ”Hey Siri” gibi ”uyand\u0131rma s\u00f6zc\u00fcklerini” i\u015fler. Cihazdaki konumundan yerel olarak \u00e7al\u0131\u015ft\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in cihaz an\u0131nda yan\u0131t verebilirli\u011fini korur, b\u00f6ylece enerji tasarrufu sa\u011flarken ve kullan\u0131c\u0131 gizlili\u011fini korurken bulut sunucular\u0131na s\u00fcrekli ak\u0131\u015ftan ka\u00e7\u0131n\u0131r.<\/p>\n
Ak\u0131ll\u0131 kulakl\u0131klar ve i\u015fitme cihazlar\u0131 gibi modern i\u015fitme cihazlar\u0131, kullan\u0131c\u0131lara uyarlanabilir ses kontrol yeteneklerinin yan\u0131 s\u0131ra h\u0131zl\u0131 g\u00fcr\u00fclt\u00fc bast\u0131rma \u00f6zellikleri ve ses etkinli\u011fi alg\u0131lama sunmak i\u00e7in TinyML modellerini kullan\u0131r.<\/p>\n
G\u00f6m\u00fcl\u00fc \u00e7evresel izleme cihazlar\u0131 TinyML’den en iyi \u015fekilde yararlan\u0131r, \u00e7\u00fcnk\u00fc bu sistemler gaz ka\u00e7a\u011f\u0131 tespiti ve s\u0131cakl\u0131k ve nem seviyelerinin \u00f6l\u00e7\u00fcm\u00fcn\u00fcn yan\u0131 s\u0131ra hava kalitesi verilerinin yerel olarak i\u015flenmesini gerektirir. Bu t\u00fcr sens\u00f6rler, g\u00fcvenli olmayan durumlar\u0131 veya d\u00fczensizlikleri bulmak i\u00e7in bulunduklar\u0131 yere yak\u0131n i\u015flenmi\u015f verilerini analiz eder ve bu da h\u0131zl\u0131 uyar\u0131 olu\u015fturulmas\u0131na olanak tan\u0131r. TinyML modelleri, bulut hizmetlerinden ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak sens\u00f6rleri analiz ederek bina karbon monoksit tehlikelerini tespit etmek i\u00e7in ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/p>\n
Uygulama, end\u00fcstriyel operasyonlarda ve tar\u0131msal faaliyetlerde ve cihazlar\u0131n kesintisiz \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131na ihtiya\u00e7 duyan ak\u0131ll\u0131 \u015fehir altyap\u0131s\u0131nda temel bir rol oynamaktad\u0131r.<\/p>\n
\u0130malat end\u00fcstrisi, titre\u015fim s\u0131cakl\u0131klar\u0131n\u0131n ve seslerin alg\u0131lanmas\u0131 ve de\u011ferlendirilmesi i\u00e7in imalat ekipman\u0131na entegre olmak \u00fczere TinyML \u00f6zellikli sens\u00f6rler kullanabilir. Bu u\u00e7 sens\u00f6rler, potansiyel ekipman ar\u0131zas\u0131na i\u015faret eden makine a\u015f\u0131nma g\u00f6stergelerini kontrol etmek i\u00e7in TinyML modellerini kullanarak i\u015flenmi\u015f yerel verileri analiz eder. \u0130\u015fletmeler, ekipman ar\u0131zas\u0131 meydana gelmeden \u00f6nce bak\u0131m yaparak, kestirimci bak\u0131m teknikleriyle \u00fcretim kesintilerini azaltman\u0131n yan\u0131 s\u0131ra masraflar\u0131 da azaltabilir.<\/p>\n
Bu cihazlar, g\u00f6m\u00fcl\u00fc kameralarda TinyML kullanarak ak\u0131ll\u0131 ev ortamlar\u0131nda ve perakende ortamlar\u0131nda el hareketlerini okuman\u0131n yan\u0131 s\u0131ra nesneleri ve y\u00fczleri tan\u0131yabilir. Ak\u0131ll\u0131 bir g\u00fcvenlik kameras\u0131, tan\u0131d\u0131k aile \u00fcyeleri ile olas\u0131 davetsiz misafirleri birbirinden ay\u0131rmak i\u00e7in TinyML kullanarak ki\u015fi yakla\u015f\u0131mlar\u0131n\u0131 izler. Hareket tan\u0131ma olarak bilinen teknoloji, ak\u0131ll\u0131 ayd\u0131nlatma ve TV’lerin basit el hareketlerini anlamas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak kullan\u0131c\u0131lar\u0131n bu sistemleri herhangi bir teknik karma\u015f\u0131kl\u0131k olmadan kontrol etmesine olanak tan\u0131r.<\/p>\n
TinyML, giyilebilir cihazlarla birlikte sa\u011fl\u0131k izleme cihazlar\u0131na g\u00fc\u00e7 veren hayati bir bile\u015fen olarak i\u015flev g\u00f6r\u00fcr. TinyML, ak\u0131ll\u0131 saatlerle birlikte fitness bantlar\u0131n\u0131n kalp at\u0131\u015f h\u0131z\u0131, ad\u0131m say\u0131s\u0131 ve uyku a\u015famas\u0131 bio sinyallerinin toplamas\u0131n\u0131 sa\u011flayarak do\u011frudan cihaz \u00fczerinde \u00f6zelle\u015ftirilmi\u015f sa\u011fl\u0131k geri bildirimi olu\u015fturmalar\u0131na olanak tan\u0131r. TinyML, k\u00fc\u00e7\u00fck ve enerji verimli cihazlar\u0131n, internete veri g\u00f6ndermeye gerek kalmadan, kendi ba\u015flar\u0131na \u00e7al\u0131\u015farak ani sa\u011fl\u0131k sorunlar\u0131n\u0131 (\u00f6rne\u011fin kalp ritmi bozuklu\u011fu ya da d\u00fc\u015fme gibi olaylar\u0131) an\u0131nda fark edebilmesini sa\u011flar.<\/p>\n
\u0130zleme cihazlar\u0131yla birlikte t\u0131bbi implantlar, daha iyi veri gizlili\u011finin yan\u0131 s\u0131ra daha d\u00fc\u015f\u00fck g\u00fc\u00e7 kullan\u0131m\u0131 ve geli\u015fmi\u015f g\u00fcvenilirlik sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in TinyML’den faydalanmaktad\u0131r.<\/p>\n
End\u00fcstriyel otomasyon sistemleri, an\u0131nda kontrol sistemi izleme ve analiz i\u015flevleri i\u00e7in TinyML g\u00f6m\u00fcl\u00fc sens\u00f6rler ve akt\u00fcat\u00f6rler arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla giri\u015f bilgilerini i\u015fler. TinyML kullanan g\u00f6m\u00fcl\u00fc sistemler enerji verimliliklerini en \u00fcst d\u00fczeye \u00e7\u0131karabilirken ayn\u0131 zamanda bulut merkezli operasyonlardan ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak kalite \u00f6l\u00e7\u00fcmlerini ve otomasyon ak\u0131\u015flar\u0131n\u0131 iyile\u015ftirebilir. \u00dcretim hatt\u0131 kusurlar\u0131 art\u0131k yerel sens\u00f6r veya kamera analizi yoluyla tespit edilebilmekte ve bu da TinyML taraf\u0131ndan an\u0131nda d\u00fczeltici eylemlerle sonu\u00e7lanmaktad\u0131r.<\/p>\n
TinyML tabanl\u0131 sistemler, sens\u00f6r veri analizi yoluyla kendinden uyarlamal\u0131 HVAC kontrol kararlar\u0131 ve ayd\u0131nlatma ayarlamalar\u0131 uygulayan enerji tasarruflu binalar olu\u015fturur. TinyML modelleri arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla \u00e7evresel ko\u015fullarla birlikte doluluk modellerinin analizi, ilgili kullan\u0131m\u0131 optimize etmek i\u00e7in cihaz i\u00e7inde ger\u00e7ekle\u015fir.<\/p>\n
TinyML, IoT cihazlar\u0131 ile makine \u00f6\u011frenimi toplulu\u011funu birbirine ba\u011flamada \u00f6nemli bir rol oynamaktad\u0131r. Bu teknoloji, IoT cihazlar\u0131n\u0131n etkile\u015fim kurma ve verileri i\u015fleme \u015feklini de\u011fi\u015ftirmektedir. Geleneksel olarak IoT cihazlar\u0131 verileri, bar\u0131nd\u0131r\u0131lan makine \u00f6\u011frenimi modellerinin \u00e7\u0131kar\u0131mlar yapt\u0131\u011f\u0131 ve i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 buluta g\u00f6nderir. TinyML ile, verileri buluta g\u00f6ndermeden \u00e7\u0131kar\u0131m ve i\u00e7g\u00f6r\u00fc elde etmek i\u00e7in IoT cihazlar\u0131na makine \u00f6\u011frenimi modelleri yerle\u015ftirmek m\u00fcmk\u00fcnd\u00fcr.<\/p>\n
TinyML’nin do\u011fas\u0131, standart ML sistemlerinin kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 temel zorluklar\u0131 \u00e7\u00f6zd\u00fc\u011f\u00fc i\u00e7in yaln\u0131zca bir yenilik teknolojisinden daha fazlas\u0131 olarak i\u015flev g\u00f6r\u00fcr.<\/p>\n
ML i\u015fleme yerel olarak ger\u00e7ekle\u015fti\u011finde, bulut tabanl\u0131 i\u015flemeye k\u0131yasla yan\u0131t s\u00fcresini en aza indirir. Ses tan\u0131ma, hareket kontrol\u00fc ve anormallik tespiti kullanan uygulamalar\u0131n zaman\u0131nda \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131, milisaniyeler i\u00e7inde yerel yan\u0131tlara ba\u011fl\u0131d\u0131r \u00e7\u00fcnk\u00fc bulut-sunucu ileti\u015fimi aras\u0131ndaki herhangi bir gecikme kabul edilemez olacakt\u0131r.<\/p>\n
Sa\u011fl\u0131k kay\u0131tlar\u0131, ses kay\u0131tlar\u0131 ve g\u00f6r\u00fcnt\u00fc dosyalar\u0131 gibi hassas girdiler cihazdan ayr\u0131lmad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in \u00e7al\u0131\u015fan verilerinin korunmas\u0131 cihaz d\u00fczeyinde ger\u00e7ekle\u015fir ve bu da daha iyi gizlilik ve daha az veri ihlali riski ile sonu\u00e7lan\u0131r.<\/p>\n
Cihaz \u00fczerinde veri i\u015fleme, a\u011flar\u0131n iletmesi gereken bilgi miktar\u0131n\u0131 azaltt\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in operasyonel giderlerin d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fclmesi m\u00fcmk\u00fcn hale gelmektedir. B\u00fcy\u00fck sens\u00f6r veri hacimleri \u00fcreten \u00e7ok say\u0131da cihaz\u0131n i\u015flenmesi, etkili olmak i\u00e7in bu yetene\u011fi gerektirir.<\/p>\n
TinyML cihazlar\u0131, tar\u0131m alanlar\u0131 ve end\u00fcstriyel yerler gibi ba\u011flant\u0131s\u0131z ortamlar i\u00e7in uygun hale gelir, \u00e7\u00fcnk\u00fc bu cihazlar a\u011f eri\u015fimi gerektirmeden \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/p>\n
TinyML, enerji tasarruflu model optimizasyonu sayesinde cihazlar\u0131n pil \u00f6mr\u00fcn\u00fc uzat\u0131r, bu da \u00f6zellikle giyilebilir teknoloji ve pille \u00e7al\u0131\u015fan sens\u00f6rler i\u00e7in \u00f6nemlidir.<\/p>\n
TinyML da\u011f\u0131t\u0131m\u0131, sisteme \u00e7e\u015fitli faydalar sa\u011flarken uygulamaya y\u00f6nelik belirli zorluklar\u0131 da beraberinde getirmektedir:<\/p>\n
TinyML’de kullan\u0131lan modeller y\u00fcksek oranda s\u0131k\u0131\u015ft\u0131r\u0131lm\u0131\u015f yap\u0131lar gerektirir, ancak bu \u00f6nlemler do\u011fruluk seviyelerini d\u00fc\u015f\u00fcrebilir.<\/p>\n
Mikrodenetleyiciler, standart i\u015flemcilere k\u0131yasla s\u0131n\u0131rl\u0131 i\u015flem yetenekleri ve depolama kapasitesine sahip bilgileri analiz etti\u011fi i\u00e7in geli\u015ftirme k\u0131s\u0131tlamalarla kar\u015f\u0131 kar\u015f\u0131yad\u0131r.<\/p>\n
TinyML modellerinin birden fazla cihaza da\u011f\u0131t\u0131lmas\u0131, g\u00fcncelleme s\u00fcre\u00e7leriyle ilgili zorluklar ortaya \u00e7\u0131karmaktad\u0131r, \u00e7\u00fcnk\u00fc birle\u015ftirilmi\u015f \u00f6\u011frenme ve kablosuz g\u00fcncellemeler bu karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131 ele almak i\u00e7in yenilik\u00e7i \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunmaktad\u0131r.<\/p>\n
TinyML cihazlar\u0131, koruma eksiklikleri nedeniyle kendilerini fiziksel kurcalama tehditlerine maruz b\u0131rakmaktad\u0131r. G\u00fcvenlik yakla\u015f\u0131m\u0131, hem programlama kodu hem de ekipman temelleri i\u00e7in koruma \u00f6nlemleri i\u00e7ermelidir.<\/p>\n
\u00c7ip \u00fcreticileri taraf\u0131ndan makine \u00f6\u011frenimine adanm\u0131\u015f daha verimli ve g\u00fc\u00e7l\u00fc donan\u0131mlar, TinyML’nin \u00e7ok say\u0131da IoT cihaz\u0131nda yayg\u0131nla\u015fmas\u0131na yol a\u00e7acakt\u0131r. Mikrodenetleyiciler i\u00e7in TensorFlow Lite ve Edge Impulse gibi \u00e7er\u00e7eve \u00e7\u00f6z\u00fcmleri ML modellerinin olu\u015fturulmas\u0131n\u0131 ve uygulanmas\u0131n\u0131 kolayla\u015ft\u0131rmaktad\u0131r.<\/p>\n
Gelecekteki standart yakla\u015f\u0131m, TinyML’nin yerel \u00e7\u0131kar\u0131m yapmas\u0131n\u0131 i\u00e7erirken, bulut makine \u00f6\u011freniminin karma\u015f\u0131k analitik ve s\u00fcrekli \u00f6\u011frenme g\u00f6revlerini ele almas\u0131n\u0131 i\u00e7erecektir.<\/p>\n
Ak\u0131ll\u0131 donan\u0131m teknolojilerinin evrimi, uzmanlar\u0131n otonom insans\u0131z hava ara\u00e7lar\u0131 ve sa\u011fl\u0131k te\u015fhisinin yan\u0131 s\u0131ra \u00e7evresel izleme ve end\u00fcstriyel otomasyonun yan\u0131 s\u0131ra ak\u0131ll\u0131 evlerdeki geli\u015fmeleri y\u00f6nlendirece\u011fini \u00f6ng\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fc k\u00fc\u00e7\u00fck uygun fiyatl\u0131 cihazlara g\u00f6m\u00fcl\u00fc ak\u0131ll\u0131 sistemler yaratacakt\u0131r.<\/p>\n
Sonu\u00e7 olarak TinyML, g\u00fc\u00e7 tasarruflu k\u00fc\u00e7\u00fck donan\u0131mlar i\u00e7inde makine \u00f6\u011frenimi i\u015flemlerini m\u00fcmk\u00fcn k\u0131ld\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in u\u00e7 bili\u015fim alan\u0131nda bir d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ya\u015fanmaktad\u0131r. TinyML teknolojisi, sesli asistanlar ve sa\u011fl\u0131k monit\u00f6rleri, end\u00fcstriyel IoT sistemleri ve ak\u0131ll\u0131 \u015fehirler i\u015flevleri gibi mekanizmalar arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla milyarlarca cihaz\u0131n \u00f6zerk kal\u0131rken daha ak\u0131ll\u0131 ve h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015fabilmesini sa\u011flar.<\/p>\n
TinyML, temel altyap\u0131 ve g\u00fcnl\u00fck nesnelerde yapay zekan\u0131n yayg\u0131n olarak benimsenmesini sa\u011flamak i\u00e7in azalt\u0131lm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7 t\u00fcketimi ve art\u0131r\u0131lm\u0131\u015f g\u00fcvenilirli\u011fin yan\u0131 s\u0131ra iyile\u015ftirilmi\u015f gizlilik ile birlikte azalt\u0131lm\u0131\u015f gecikme s\u00fcresi sa\u011flayan \u00fcretim verilerine zekan\u0131n yak\u0131nl\u0131\u011f\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"TinyML, Tiny Machine Learning i\u00e7in kullan\u0131lan bir k\u0131saltmad\u0131r ve \u00f6n\u00fcm\u00fczdeki y\u0131llarda ilgi \u00e7ekmesi beklenen yeni bir teknolojidir. Temel…\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4653,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_singular_sidebar":"","csco_page_header_type":"","csco_appearance_grid":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_post_video_location":[],"csco_post_video_location_hash":"","csco_post_video_url":"","csco_post_video_bg_start_time":0,"csco_post_video_bg_end_time":0},"categories":[4],"tags":[],"yoast_head":"\n