Entwicklungsleitfaden

In der Welt des maschinellen Lernens und der TinyML-Anwendungen wird die Entwicklung effektiver und effizienter Modelle zunehmend zu einer zentralen Herausforderung. Der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht nur in der Auswahl der richtigen Algorithmen und Daten, sondern auch in der systematischen und strukturierten Herangehensweise an den gesamten Entwicklungsprozess. Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, werden hier Entwicklungsleitfäden vorgestellt. Sie bieten nicht nur Hilfestellungen für die Schritte der Modellentwicklung, sondern auch für die spezifischen Anforderungen und Besonderheiten der TinyML-Implementierung.