용어 | 설명 |
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Android 스튜디오 | Android 앱 개발을 위한 공식 통합 개발 환경(IDE)입니다. |
CocoaPods | iOS 앱 개발을 위해 여기에서 사용된 종속성 관리자입니다. Swift 및 Objective-C Cocoa 프로젝트의 경우 외부 라이브러리 관리를 위한 표준 형식을 제공합니다. |
Core ML | Apple 제품들에서 사용되는 머신러닝 프레임워크입니다. TensorFlow Lite 모델은 Apple 기기에서 사용할 CoreML 형식으로 변환할 수 있습니다. |
컨테이너('Docker/컨테이너로 내보내기') | 이미지의 런타임 인스턴스입니다. AutoML Vision Edge를 사용한 모델 내보내기 옵션 중 하나입니다. |
에지 기기 | 클라우드 외부에서 컴퓨팅 기능을 제공하는 기기입니다. 개인정보 보호/비밀유지, 낮은 지연 시간, 대역폭 제약이 요구됨에 따라 이러한 기기에서 모델을 사용하여 예측을 수행해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 컴퓨팅 및 전력 제약에 따라 이를 위해 특수화된 모델이 필요합니다. |
Edge TPU | Edge 기기 중 한 가지 유형입니다. 에지에서 추론을 실행하도록 설계된 Google의 맞춤형 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC)입니다.
.tflite 모델만 지원합니다. |
Firebase | 모바일 및 웹 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. |
FlatBuffer | 프로토콜 버퍼와 비슷하지만 FlatBuffer는 데이터에 액세스하기 전 보조 표현으로의 파싱/압축해제 단계가 필요하지 않으며, 종종 객체별 메모리 할당과 결합된다는 기본적인 차이가 있습니다. |
IoT | 사물 인터넷(IoT)은 기존 프로세스를 개선하거나 이전에는 가능하지 않았던 새로운 시나리오를 지원하기 위해 물리적 환경에 내장된 네트워크 연결 기기를 사용하는 방식을 의미합니다. |
ML Kit | ML Kit는 커스텀 모델에 대한 API 레이어로 작동합니다. 기기에서 커스텀 모델을 사용할 수 있게 해주는 소프트웨어 모바일 개발 키트(SDK)입니다. |
Pillow | Python Imaging Library(PIL)는 이미지 처리 기능을 Python 인터프리터에 추가합니다. Pillow는 기본 PIL의 수정 버전입니다. |
프로토콜 버퍼("protobuf") | 구조화된 데이터를 직렬화하는 데 사용되는 Google의 언어 중립적이며 플랫폼 중립적인 확장형 메커니즘입니다. FlatBuffer와 비슷합니다. |
TensorFlow | TensorFlow는 머신러닝 모델을 만들기 위해 사용되는 소프트웨어이며, 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈소스 플랫폼입니다. |
TensorFlow Lite 모델(TF Lite/model.tflite ) |
모바일 및 내장형 기기에서 사용하도록 압축된 TensorFlow ML 모델입니다.
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tf.session() |
TensorFlow 모델을 사용하여 TensorFlow 작업을 실행하기 위한 클래스입니다. |
Xcode | Xcode는 macOS, iOS, watchOS, tvOS용 소프트웨어 개발을 위해 Apple에서 개발된 소프트웨어 개발 도구 모음이 포함된 macOS용 통합 개발 환경(IDE)입니다. |
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최종 업데이트: 2023-02-10(UTC)
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