論文の概要: Widening Access to Applied Machine Learning with TinyML

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04008v2
• Date: Wed, 9 Jun 2021 16:58:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 10:48:38.699817
• Title: Widening Access to Applied Machine Learning with TinyML
• Title（参考訳）: TinyMLによる応用機械学習へのアクセス拡大
• Authors: Vijay Janapa Reddi, Brian Plancher, Susan Kennedy, Laurence Moroney, Pete Warden, Anant Agarwal, Colby Banbury, Massimo Banzi, Matthew Bennett, Benjamin Brown, Sharad Chitlangia, Radhika Ghosal, Sarah Grafman, Rupert Jaeger, Srivatsan Krishnan, Maximilian Lam, Daniel Leiker, Cara Mann, Mark Mazumder, Dominic Pajak, Dhilan Ramaprasad, J. Evan Smith, Matthew Stewart, Dustin Tingley
• Abstract要約: 我々は,Tiny Machine Learning (TinyML)上で,大規模なオープンオンラインコース (MOOC) を通じて応用機械学習 (ML) へのアクセスを増やすための教育的アプローチについて述べる。 この目的のために、学界(ハーバード大学)と産業(Google)の協力により、TinyMLを使ってソリューションを開発するためのアプリケーション指向の指導を提供する4つのMOOCが作成された。 このシリーズは、edX MOOCプラットフォームで公開されており、基本的なプログラミング以上の前提条件がなく、世界中のさまざまなバックグラウンドから学習者向けに設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1678513163359947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Broadening access to both computational and educational resources is critical to diffusing machine-learning (ML) innovation. However, today, most ML resources and experts are siloed in a few countries and organizations. In this paper, we describe our pedagogical approach to increasing access to applied ML through a massive open online course (MOOC) on Tiny Machine Learning (TinyML). We suggest that TinyML, ML on resource-constrained embedded devices, is an attractive means to widen access because TinyML both leverages low-cost and globally accessible hardware, and encourages the development of complete, self-contained applications, from data collection to deployment. To this end, a collaboration between academia (Harvard University) and industry (Google) produced a four-part MOOC that provides application-oriented instruction on how to develop solutions using TinyML. The series is openly available on the edX MOOC platform, has no prerequisites beyond basic programming, and is designed for learners from a global variety of backgrounds. It introduces pupils to real-world applications, ML algorithms, data-set engineering, and the ethical considerations of these technologies via hands-on programming and deployment of TinyML applications in both the cloud and their own microcontrollers. To facilitate continued learning, community building, and collaboration beyond the courses, we launched a standalone website, a forum, a chat, and an optional course-project competition. We also released the course materials publicly, hoping they will inspire the next generation of ML practitioners and educators and further broaden access to cutting-edge ML technologies.
• Abstract（参考訳）: 計算資源と教育資源の両方へのアクセスの拡大は、機械学習(ml)イノベーションの拡散に不可欠である。 しかし今日では、ほとんどのMLリソースと専門家がいくつかの国や組織でサイロ化されている。 本稿では,Tiny Machine Learning (TinyML) 上の大規模なオープンオンラインコース (MOOC) を通じて,応用MLへのアクセスを増やすための教育的アプローチについて述べる。 リソース制約のある組み込みデバイス上でのMLであるTinyMLは、低コストかつグローバルにアクセス可能なハードウェアを活用し、データ収集からデプロイメントに至るまで、完全な自己完結型アプリケーションの開発を促進するため、アクセスを拡大するための魅力的な手段である、と提案する。 この目的のために、学界(ハーバード大学)と産業(Google)の協力により、TinyMLを使ってソリューションを開発するためのアプリケーション指向の指導を提供する4つのMOOCを開発した。 このシリーズは、edX MOOCプラットフォームで公開されており、基本的なプログラミング以上の前提条件がなく、世界中のさまざまなバックグラウンドから学習者向けに設計されている。 現実世界のアプリケーション、MLアルゴリズム、データセットエンジニアリング、そしてクラウドと独自のマイクロコントローラの両方にTinyMLアプリケーションのハンズオンプログラミングとデプロイを通じて、これらの技術の倫理的考察を紹介する。 コースを越えた学習、コミュニティ構築、コラボレーションを促進するために、スタンドアロンのwebサイト、フォーラム、チャット、オプションのコースプロジェクトコンペティションを立ち上げました。 また、次世代のML実践者と教育者を刺激し、最先端のML技術へのアクセスをさらに拡大したいと考えています。

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