Comment construire des projets DIY AI avec Google TensorFlow et Raspberry Pi

L'apprentissage automatique est le sujet sur toutes les lèvres. Il est facile de voir pourquoi. C'est l'avenir de la manipulation de données et il est déjà utilisé dans presque tous les environnements commerciaux modernes. Mais peut-il être combiné avec un Raspberry Pi? Le Pi est-il prêt à maintenir un réseau de neurones fonctionnel? Avec Google TensorFlow, il peut!

Voici comment installer TensorFlow sur un Raspberry Pi, avec quelques exemples d'utilisation.

Qu'est-ce que TensorFlow??

Avant de plonger dans des exemples d'utilisation de TensorFlow, il est utile de savoir en quoi il consiste..

En bref, TensorFlow est le réseau de neurones pouvant être entraîné par Google, qui peut effectuer de nombreuses tâches différentes. En apprenant activement à partir d'un ensemble de données organisé par l'utilisateur, les réseaux de neurones TensorFlow établissent des prévisions précises lorsque de nouvelles données sont fournies.

En bref, les réseaux de neurones TensorFlow pense.

Consultez notre liste d'exemples Tensorflow. Qu'est-ce que Google TensorFlow? Exemples Open Source et didacticiels Qu'est-ce que Google TensorFlow? Exemples Open Source et didacticiels TensorFlow, apprentissage automatique et réseaux de neurones. Voici un bref aperçu de ce qu’il est, de son utilité et de la façon de l’apprendre. Lire plus pour plus d'informations.

Comment installer TensorFlow

Bien que la compréhension du sujet de l’apprentissage automatique prenne une étude sérieuse, l’utilisation de base de TensorFlow est facile à suivre. Notre didacticiel sur la reconnaissance d'image avec TensorFlow Initiation à la reconnaissance d'image à l'aide de TensorFlow et de Raspberry Pi Initiation à la reconnaissance d'image à l'aide de TensorFlow et de Raspberry Pi Vous souhaitez vous familiariser avec la reconnaissance d'image? Grâce à Tensorflow et à un Raspberry Pi, vous pouvez commencer immédiatement. Lire la suite couvre l'installation de la bibliothèque sur votre Pi. Il couvre également les tests et l'exécution du programme de classification des images de base Inception..

Dans ce cas, TensorFlow fournit un réseau de neurones déjà formé. Tout ce que l’utilisateur doit faire est de saisir le type de données approprié, et TensorFlow devinera le contenu de l’image. Même l'implémentation de base de TensorFlow est capable de classer les images en 1000 classes. Il obtient un montant surprenant correct!

Mais que pouvez-vous faire d'autre avec TensorFlow sur le Raspberry Pi?

Reconnaissance d'Image Portable

Nous avons expliqué comment créer une webcam intelligente. Caméra de sécurité réseau DIY Pan et Tilt avec Raspberry Pi. Caméra de sécurité réseau Pan & Tilt DIY avec Raspberry Pi. Découvrez comment créer une caméra de sécurité panoramique et inclinable à distance avec un Raspberry Pi. Ce projet peut être complété en une matinée avec seulement les parties les plus simples. Lisez plus avant, mais ce classifieur d'images mobiles parle à un nouveau niveau.

Cet article détaillé décrit la configuration matérielle et le logiciel personnalisé intégrés au classificateur d'images Inception. L'exemple de code montre à quel point il est facile d'intégrer TensorFlow à un projet (à condition que vous maîtrisiez les bases du langage de programmation Python. 5 cours qui vous mèneront de Python Débutant à Pro 5 qui vous prendront de Python Débutant. to Pro Ces cinq cours vous apprendront tout sur la programmation en Python, l’un des langages les plus en vogue actuellement. L'article aborde en détail le processus de reconnaissance d'image. C’est une excellente ressource en général pour tous ceux qui s’intéressent au domaine..

Un excellent élément de cette configuration peut ne pas être clair au départ:

“De plus, bon nombre de personnes ont souligné que, une fois installé, aucun accès Internet n'est requis..”

La reconnaissance d’image précédente s’est toujours appuyée sur une énorme quantité de temps de traitement, ou une connexion Internet. Un Pi ne peut pas toujours transmettre des informations au nuage et a une puissance de traitement limitée. Telle est la solution, un outil de reconnaissance d’objets hors connexion autonome que vous pouvez créer chez vous. Il va même vous dire ce qu'il regarde. L'avenir n'est-il pas merveilleux?

Miroir magique TensorFlow

Fait maison intelligent (ou “la magie”Les miroirs sont la chose la plus cool que vous puissiez construire. Comment transformer un ancien écran d’ordinateur portable en un miroir magique Comment transformer un ancien écran d’ordinateur portable en un miroir magique Les miroirs intelligents sont des dispositifs uniques que vous pouvez utiliser pour injecter un peu de magie dans votre maison. Nous vous montrons comment en construire un avec un Raspberry Pi. Lire la suite . Ne nécessitant qu'un Pi, un vieil écran d'ordinateur portable et des fournitures de base pour le bricolage, il s'agit d'un excellent projet pour les débutants. Alasdair Allan a décidé de ne pas se contenter du miroir intelligent moyen et a construit le miroir magique TensorFlow avec reconnaissance vocale..

Insatisfait du coût de la reconnaissance vocale sur le Web, Alasdair a opté pour TensorFlow comme solution de rechange hors ligne. L'intégration du modèle de reconnaissance vocale pré-entraînée de TensorFlow au code de kit AIY déjà utilisé ajoute des mots de veille personnalisés au projet..

Google a assemblé un ensemble de données contenant plus de 65 000 mots crowdsourcing. Cet ensemble de données open source a entraîné le réseau de neurones à comprendre certains mots.

Dans ce cas, plusieurs mots de réveil étaient possibles, mais un problème familier d’apprentissage automatique se posait: il faut beaucoup de données pour former un réseau de neurones..

À moins que vous ne souhaitiez créer un jeu de données unique avec des dizaines de milliers d'entrées, vous êtes limité à ce qui est disponible gratuitement. Ce projet montre les limites de TensorFlow sur le Pi dans son état actuel. Il est entièrement fonctionnel mais repousse les capacités de calcul du Pi. Comme toutes les nouvelles technologies, cette première mise en œuvre donne un aperçu de l'avenir des dispositifs de maison intelligente..

Voiture RC autonome TensorFlow

Compte tenu de l'histoire de Google avec les voitures autonomes Comment le système de voiture autonome fonctionne-t-il? Le programme de voiture autonome de Google Fonctionnement de l'auto-conduite: le système de voiture autonome de Google Pouvoir faire la navette entre son domicile et son lieu de travail Dormir, manger ou regarder ses blogs préférés est un concept tout aussi attrayant, apparemment lointain et trop futuriste pour se concrétiser. En savoir plus, il n’est pas surprenant que TensorFlow soit bien adapté à la conduite autonome.

DeepPiCar est un excellent exemple de ce type de réseau de neurones en action. En plus de la télécommande standard, ce robot Raspberry Pi est doté de quelque chose de plus intelligent. Formé sur un jeu de données fourni sur la page du projet GitHub, le réseau apprend à rester sur une piste prédéterminée..

Ce projet n'est pas pour les débutants. Le matériel nécessaire se trouve dans presque tous les kits robot bon marché. La mise en œuvre du logiciel nécessite des connaissances plus approfondies. Vous devez bien maîtriser l’apprentissage automatique avant de le suivre..

Tri automatique concombre

L'un des déploiements les plus connus de TensorFlow sur le Pi, la trieuse de concombres de Makoto Koike est un signe de l'avenir.

Le tri des produits frais sur différents marchés représente un coût énorme pour les petits fournisseurs. Trier les concombres par taille et par qualité est une tâche qui, jusqu'à récemment, ne pouvait être effectuée que par un opérateur humain. Le tri automatique était très difficile et coûteux. TensorFlow résout ce problème en catégorisant les concombres en temps réel via une caméra.

En utilisant plus de 7 000 images de concombres, Makoto a formé un réseau de neurones pour distinguer différents types. En fonctionnement, les webcams capturent des images sous trois angles. Le Pi classe les images avant de les transmettre à un serveur Linux pour une classification ultérieure. Le résultat déclenche un convoyeur à bande et un système d'asservissement qui trie les concombres dans des boîtes..

Le début de quelque chose d'intelligent

Nous avons vu le Raspberry Pi utilisé pour tout. 20 utilisations géniales pour un Raspberry Pi 20 utilisations géniales pour un Raspberry Pi Avec autant de projets sympas pour le Raspberry Pi, il peut être difficile de décider quoi faire. Dans ce méga guide, nous vous proposons 20 des meilleurs projets! Lisez plus, il n’est donc pas surprenant que TensorFlow soit arrivé. Le Pi a du mal à répondre aux exigences de l’apprentissage automatique, mais c’est formidable pour apprendre les bases. Qu'est-ce que l’apprentissage automatique? Le cours gratuit de Google le décrit pour vous Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? Le cours gratuit de Google le décrit pour vous Google a conçu un cours en ligne gratuit pour vous enseigner les bases de l'apprentissage automatique. Lire la suite .

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