Differences
This shows you the differences between two versions of the page.
|
priot:laboratoare:09 [2024/12/05 13:01] cristian.contasel [Teorie] |
priot:laboratoare:09 [2024/12/17 07:04] (current) alexandru.bala [Prezentare Teoretică] |
||
|---|---|---|---|
| Line 19: | Line 19: | ||
| * Modelul învață dintr-un set de date etichetat, unde fiecare intrare are un răspuns cunoscut. | * Modelul învață dintr-un set de date etichetat, unde fiecare intrare are un răspuns cunoscut. | ||
| * Ex.: Prezicerea prețului unei case pe baza suprafeței. | * Ex.: Prezicerea prețului unei case pe baza suprafeței. | ||
| - | * Algoritmi populari: regresie liniară, arbori de decizie, rețele neuronale. | + | * Algoritmi populari: regresie liniară, arbori de decizie, rețele neurale. |
| ==Unsupervised Learning== | ==Unsupervised Learning== | ||
| * Modelul lucrează cu date neetichetate și găsește structuri ascunse. | * Modelul lucrează cu date neetichetate și găsește structuri ascunse. | ||
| Line 30: | Line 30: | ||
| ====Regresia liniară==== | ====Regresia liniară==== | ||
| - | Regresia liniară este una dintre cele mai simple metode de predicție folosite în învățarea supervizată. Scopul este de a găsi o relație liniară între o variabilă dependentă yy (de ex., prețul casei) și una sau mai multe variabile independente xx (de ex., suprafața casei). | + | Regresia liniară este una dintre cele mai simple metode de predicție folosite în învățarea supervizată. Scopul este de a găsi o relație liniară între o variabilă dependentă y (de ex. prețul casei) și una sau mai multe variabile independente x (de ex. suprafața casei). |
| Ecuația generală: | Ecuația generală: | ||
| - | y=m⋅x+by = m \cdot x + b | + | y = m⋅x + b |
| Unde: | Unde: | ||
| - | * yy: valoarea prezisă. | + | * y: valoarea prezisă. |
| - | * xx: variabila predictivă. | + | * x: variabila predictivă. |
| - | * mm: panta liniei (impactul variabilei predictive asupra rezultatului). | + | * m: panta liniei (impactul variabilei predictive asupra rezultatului). |
| - | * bb: interceptul (valoarea yy când x=0x = 0). | + | * b: interceptul (valoarea y când x = 0). |
| ==== Ce este setul de date Boston Housing? ==== | ==== Ce este setul de date Boston Housing? ==== | ||
| Line 142: | Line 142: | ||
| * Utilizat frecvent în supraveghere, aplicații IoT și dispozitive edge alimentate de AI. | * Utilizat frecvent în supraveghere, aplicații IoT și dispozitive edge alimentate de AI. | ||
| - | ESP32-CAM-MB este un programatorul micro USB de la Espressif Systems, având support pentru chipul serial CH340G. | + | ESP32-CAM-MB este un programator micro USB de la Espressif Systems, având support pentru chipul serial CH340G. |
| === IoT și TinyML cu ESP32 === | === IoT și TinyML cu ESP32 === | ||
| Line 189: | Line 189: | ||
| ===Ce să faceți mai departe (implementarea TinyML):=== | ===Ce să faceți mai departe (implementarea TinyML):=== | ||
| - | 2. Identificati cum se ruleaza un demo ce foloseste camera: [[https://www.cytron.io/tutorial/getting-started-with-esp32-cam?srsltid=AfmBOopVCXL9i9-ccmw5NusebqVwpNa9kQhx-rQfT-NT7OmcgKxx84hH|CameraWebServer]] | + | <note>2. Identificati cum se ruleaza un demo ce foloseste camera: [[https://www.cytron.io/tutorial/getting-started-with-esp32-cam?srsltid=AfmBOopVCXL9i9-ccmw5NusebqVwpNa9kQhx-rQfT-NT7OmcgKxx84hH|CameraWebServer]] |
| 3. Aflați cum să implementați modele TensorFlow Lite pe ESP32-CAM pentru sarcini TinyML urmând acest tutorial:[[https://eloquentarduino.com/posts/tensorflow-lite-tinyml-esp32|TinyML ESP32]]. | 3. Aflați cum să implementați modele TensorFlow Lite pe ESP32-CAM pentru sarcini TinyML urmând acest tutorial:[[https://eloquentarduino.com/posts/tensorflow-lite-tinyml-esp32|TinyML ESP32]]. | ||
| Line 197: | Line 197: | ||
| * EloquentTinyML | * EloquentTinyML | ||
| * tflm_esp32 | * tflm_esp32 | ||
| - | * TensorFlowLite_ESP32 | + | * TensorFlowLite_ESP32</note> |
| + | </note> | ||
| + | <note important>Pentru a nu aparea eroare de build pentru **tflm_esp32** redenumiti folderul **esp32s3** in **esp32** din cadrul librariei.</note> | ||
| ====Lecturi și Resurse Suplimentare==== | ====Lecturi și Resurse Suplimentare==== | ||
| + | * [[https://github.com/prusa3d/Prusa-Firmware-ESP32-Cam/blob/master/doc/AI_Thinker-ESP32-cam/README.md|AI Thinker ESP32-CAM]] | ||
| * [[https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/en/latest/|Ghid de programare ESP-IDF]] | * [[https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/en/latest/|Ghid de programare ESP-IDF]] | ||
| * [[https://github.com/espressif/arduino-esp32|Documentația pentru Arduino ESP32 Core]] | * [[https://github.com/espressif/arduino-esp32|Documentația pentru Arduino ESP32 Core]] | ||
