Estrategias para desplegar modelos de Machine Learning en sistemas embebidos

En este documento se analiza y compara el desempeño y precisión de la inferencia de un caso de estudio sencillo de Machine Learning implementado en plataformas dónde se usan técnicas de paralelización, cuantificación y compresión, con el fin de establecer estrategias y recomendaciones para desplegar...

Full description

Autores:

Díaz Delgado, Juan David

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2022

Institución:

Universidad de los Andes

Repositorio:

Séneca: repositorio Uniandes

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/64159

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/1992/64159

Palabra clave:

Técnicas de compresión
Poda de parámetros
Cuantificación
FPGA
Knowledge distillation
Sistemas embebidos
Ingeniería

Rights

openAccess

License

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