Cum de a construi DIY Proiecte AI folosind Google TensorFlow și Zmeura Pi

Învățarea în mașină este subiectul pe buzele tuturor. Este ușor de văzut de ce. Este viitorul manipulării datelor și este deja folosit în aproape toate afacerile moderne. Dar poate fi combinat cu o piersica Pi? Este PI sarcina de a susține o rețea neurală de lucru? Cu Google TensorFlow, se poate!

Iată cum se instalează TensorFlow pe o Raspberry Pi, cu câteva exemple de utilizare.

Ce este TensorFlow?

Înainte de scufundări în exemple de utilizare a TensorFlow, merită să știm ce înseamnă de fapt.

Pe scurt, TensorFlow este rețeaua neurală Trainable Google, care poate efectua multe sarcini diferite. Prin învățarea activă dintr-un set de date cuantificat de utilizator, rețelele neuronale TensorFlow realizează predicții corecte atunci când sunt date noi date.

Pe scurt, rețelele neuronale TensorFlow gândi.

Verificați lista noastră de exemple Tensorflow Ce este Google TensorFlow? Exemple de surse deschise și tutoriale Ce este Google TensorFlow? Exemple de surse deschise și Tutoriale TensorFlow, învățare în mașină și rețele neuronale. Iată o prezentare rapidă a ceea ce este, de ce este util și cum să-l înveți. Citiți mai multe pentru mai multe informații.

Cum se instalează TensorFlow

În timp ce înțelegeți subiectul învățării automate, studiați serios, utilizarea TensorFlow de bază este ușor de urmărit. Recunoașterea imaginii noastre cu ajutorul tutorialului TensorFlow Începeți cu recunoașterea imaginii Utilizând TensorFlow și Zmeura Pi Începeți cu recunoașterea imaginii Utilizând TensorFlow și Zmeura Pi Vrei să te ocupi de recunoașterea imaginii? Datorită lui Tensorflow și a unui Raspberry Pi, puteți începe imediat. Citește mai multe detalii despre instalarea bibliotecii pe dispozitivul dvs. Pi. Acesta acoperă, de asemenea, testarea acestuia și executarea programului de bază de clasificare a imaginilor inițiale.

În acest caz, TensorFlow oferă o rețea neuronală deja instruită. Toți utilizatorii trebuie să introducă tipul corect de date, iar TensorFlow va ghici ce conține imaginea. Chiar și implementarea de bază a TensorFlow este capabilă să clasifice imagini în 1000 de clase. E o sumă surprinzătoare corectă!

Dar ce altceva puteți face cu TensorFlow pe Zmeura Pi?

Recunoaștere portabilă a imaginii

Am acoperit modul de a face un webcam inteligent DIY Pan și Tilt Network Security Cam cu zmeura Pi DIY Pan și Tilt Network Security Cam cu zmeură Pi Aflați cum să faceți camera de supraveghere de la distanță și panou de securitate cu o vizibilitate de la distanță cu o Pi Zmeura. Acest proiect poate fi finalizat într-o dimineață cu doar cele mai simple părți. Citeste mai inainte, dar acest clasificator de imagini mobil de vorbire o duce la un nou nivel.

Acest post detaliat conturează configurarea hardware și software-ul personalizat integrat cu clasificatorul de imagine Inception. Codul exemplu arată cât de ușor este să integrați TensorFlow cu un proiect (cu condiția să vă simțiți confortabil cu elementele de bază ale limbajului de programare Python 5 Cursuri care vă vor lua de la începători Python la Pro 5 cursuri care vă vor duce de la începutul Python la Pro Aceste cinci cursuri vă vor învăța totul despre programarea în Python, una dintre cele mai fierbinți limbi aflate chiar acum. Articolul prezintă detalii detaliate despre procesul de recunoaștere a imaginilor. Este o resursă excelentă în general pentru oricine interesat în domeniu.

Un element excelent al acestei configurații nu poate fi clar inițial:

“Un bonus suplimentar pe care mulți l-au subliniat este că, odată instalat, nu este nevoie de acces la internet.”

Recunoașterea imaginii anterioare sa bazat întotdeauna pe o cantitate mare de timp de procesare sau pe o conexiune la internet. Un Pi nu poate să transmită mereu informații norului și are o putere de procesare limitată. Aceasta este soluția, un recunoaștere de obiecte offline, pe care o puteți face acasă. Îți va spune chiar și la ce te uiți. Nu este viitorul minunat?

TensorFlow Magic Mirror

(Sau “magie”) oglinzile sunt despre cel mai tare lucru pe care îl puteți construi Cum de a transforma un ecran laptop vechi într-o oglindă magică Cum de a transforma un ecran laptop vechi într-o oglindă magică Oglinzile inteligente sunt dispozitive unice pe care le puteți utiliza pentru a injecta ceva magie în casa ta. Îți arătăm cum să construiești unul cu o piersică Pi. Citeste mai mult . Solicitând doar un ecran Pi și un laptop vechi, împreună cu livrările de bază DIY, este un proiect de început. Alasdair Allan a decis să nu se mulțumească cu oglinda medie inteligentă și a construit oglinda magică TensorFlow cu recunoașterea vocii.

Nemulțumit de costul recunoașterii vocale bazate pe web, Alasdair a decis ca TensorFlow să fie o alternativă offline. Integrarea modelului preîncadrat de recunoaștere vocală a TensorFlow în codul kitului AIY deja folosit adaugă cuvinte personalizate trecute la proiect.

Google a adunat un set de date cu peste 65.000 de cuvinte colecționate. Acest set de date cu sursă deschisă a antrenat rețeaua neurală pentru a înțelege câteva cuvinte.

În acest caz, a adăugat mai multe cuvinte posibile, dar încă se confruntă cu o problemă familiară de învățare a mașinii: este nevoie de o mulțime de date pentru a forma o rețea neuronală.

Dacă nu sunteți dispuși să creați un set de date unic cu zeci de mii de intrări, vă limitați la ceea ce este disponibil în mod liber. Acest proiect prezintă limitările TensorFlow pe Pi în starea sa actuală. Este pe deplin funcțională, dar împinge capabilitățile computerizate ale lui Pi. Ca și în cazul tuturor noilor tehnologii, această implementare timpurie este o perspectivă asupra viitorului dispozitivelor inteligente de acasă.

Tensorflow auto autonom

Având în vedere istoria Google cu autoturisme Cum funcționează mașinile cu autovehicule: Nerezul și bolțurile din spatele programului auto autonom al Google Cum funcționează mașinile cu autovehicule: Nerezul și bolțurile din spatele programului auto autonom al Google Posibilitatea de a se deplasa înainte și înapoi pentru a lucra în timp a dormi, a mânca sau a prinde pe blogurile tale preferate este un concept care este la fel de atrăgător și aparent departe și prea futurist să se întâmple de fapt. Citiți mai multe, nu este deloc surprinzător faptul că TensorFlow este foarte potrivit pentru conducerea autonomă.

DeepPiCar este un exemplu excelent al acestui tip de rețea neurală în acțiune. Alături de telecomanda standard, robotul "Raspberry Pi" are ceva mai inteligent. Antrenat pe un set de date furnizat pe pagina proiectului GitHub, rețeaua învață să rămână pe o pistă predeterminată.

Acest proiect nu este pentru incepatori. Hardware-ul necesar poate fi găsit în aproape orice kit de robot ieftin. Implementarea software-ului necesită cunoștințe aprofundate. Ar trebui să aveți o bună înțelegere a învățării mașinilor înainte de ao lua.

Castraveți auto-sortare

Una dintre cele mai cunoscute implementări ale TensorFlow pe sorterul de castraveți Pi, Makoto Koike este un semn al lucrurilor care vor veni.

Sortarea produselor proaspete pentru diferite piețe reprezintă un cost masiv pentru furnizorii mai mici. Sortarea castraveților în funcție de dimensiune și calitate este o sarcină care, până de curând, putea fi efectuată numai de un operator uman. Sortarea mașinilor a fost foarte greu de realizat și costisitoare. TensorFlow rezolvă această problemă prin clasificarea castraveților în timp real prin cameră.

Folosind peste 7000 de imagini de castraveți, Makoto a instruit o rețea neurală pentru a distinge între diferitele tipuri. În timpul funcționării, camerele web captează imagini din trei unghiuri. Pi clasifică imaginile, înainte de a le redirecționa către un server Linux pentru o clasificare ulterioară. Rezultatul declanșează o bandă transportoare și un servo sistem care sortează castraveții în cutii.

Începutul unui lucru inteligent

Am vazut Raspberry Pi este folosit pentru tot 20 Aplicatii minunate pentru o Pi Zmeura 20 Aplicatii minunate pentru Pi Piersica Cu atat de multe proiecte racoritoare pentru Raspberry Pi, poate fi greu sa decideti ce sa faceti. În acest ghid mega, noi rotunjim 20 dintre cele mai bune proiecte din jurul! Citește mai mult, deci nu e de mirare că TensorFlow a ajuns pe ea. Pi se străduiește să țină pasul cu cerințele de învățare în mașină, dar este minunat să învețe elementele de bază Ce este învățarea mașinilor? Cursul GRATUIT al Google vă întrerupe ceea ce este învățarea mașinilor? Cursul Gratuit al Google îl întrerupe pentru tine Google a proiectat un curs gratuit online pentru a vă învăța fundamentele învățării în mașină. Citeste mai mult .

Explorați mai multe despre: Google TensorFlow, Raspberry Pi.