Comment créer des projets d'IA bricolage à l'aide de Google TensorFlow et Raspberry Pi

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

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 vaut la peine de savoir de quoi il s'agit réellement.

En bref, TensorFlow est le réseau neuronal entraînable de Google, qui peut effectuer de nombreuses tâches différentes. En apprenant activement à partir d'un ensemble de données organisé par les utilisateurs, les réseaux de neurones TensorFlow font des prévisions précises lorsqu'ils reçoivent de nouvelles données.

En bref, les réseaux de neurones TensorFlow pense.

Consultez notre liste de Exemples Tensorflow

Qu'est-ce que Google TensorFlow? Exemples et didacticiels Open SourceTensorFlow, apprentissage automatique et réseaux de neurones. Voici un bref aperçu de ce que c'est, pourquoi il est utile et comment l'apprendre. Lire la suite pour plus d'informations.

Comment installer TensorFlow

Bien que la compréhension du sujet de l'apprentissage automatique nécessite une étude approfondie, l'utilisation de base de TensorFlow est facile à suivre. Notre Reconnaissance d'image avec le didacticiel TensorFlow Premiers pas avec la reconnaissance d'image à l'aide de TensorFlow et Raspberry PiVous voulez 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 base de classification des images Inception.

Dans ce cas, TensorFlow fournit un réseau neuronal déjà formé. Tout ce que l'utilisateur doit faire est d'entrer le type de données correct, et TensorFlow devinera ce que contient l'image. Même l'implémentation de base de TensorFlow est capable de classer les images en 1000 classes. Il obtient une quantité surprenante correcte!

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

Nous avons couvert comment faire une webcam intelligente Caméra de sécurité réseau DIY Pan and Tilt avec Raspberry PiApprenez à créer une caméra de sécurité panoramique et inclinable à distance avec un Raspberry Pi. Ce projet peut être achevé en une matinée avec seulement les pièces les plus simples. Lire la suite avant, mais ce classificateur d'image mobile parlant le porte 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 soyez à l'aise avec le bases du langage de programmation Python 5 cours qui vous feront passer de Python débutant à proCes cinq cours vous apprendront tout sur la programmation en Python, l'un des langages les plus en vogue actuellement. Lire la suite ). L'article aborde en détail le processus de reconnaissance d'image. C'est une excellente ressource en général pour toute personne intéressée par le domaine.

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

"Un bonus supplémentaire que beaucoup ont souligné est qu'une fois installé, aucun accès à Internet n'est requis."

La reconnaissance d'images précédente a toujours reposé sur une énorme quantité de temps de traitement ou sur une connexion Internet. Un Pi ne peut pas toujours transmettre des informations au cloud et sa puissance de traitement est limitée. C'est la solution, un outil de reconnaissance d'objets autonome hors ligne que vous pouvez créer à la maison. Il vous dira même ce qu'il regarde. L’avenir n’est-il pas merveilleux?

Les miroirs intelligents (ou «magiques») faits maison sont à propos de la chose la plus cool que vous pouvez construire Comment transformer un vieil écran d'ordinateur portable en miroir magiqueLes miroirs intelligents sont des appareils uniques que vous pouvez utiliser pour injecter de la magie dans votre maison. Nous vous montrons comment en construire un avec un Raspberry Pi. Lire la suite . Ne nécessitant qu'un Pi et un ancien écran d'ordinateur portable avec des fournitures de bricolage de base, c'est 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 basée sur le Web, Alasdair a choisi TensorFlow comme alternative hors ligne. Intégration du modèle de reconnaissance vocale pré-formé de TensorFlow dans le système déjà utilisé Kit AIY le code ajoute des mots de réveil personnalisés au projet.

Google a assemblé un ensemble de données avec plus de 65 000 mots externalisés. Cet ensemble de données open source a formé le réseau neuronal à comprendre certains mots.

Dans ce cas, il a ajouté plusieurs mots de réveil possibles mais rencontre toujours un problème d'apprentissage automatique familier: il faut beaucoup de données pour former un réseau neuronal.

À moins que vous ne souhaitiez créer un ensemble 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 pousse les capacités de calcul du Pi. Comme pour toutes les nouvelles technologies, cette mise en œuvre précoce est un aperçu de l'avenir des appareils domestiques intelligents.

Étant donné que Google histoire avec les voitures autonomes Comment fonctionnent les voitures autonomes: les écrous et les boulons derrière le programme de voitures autonomes de GoogleÊtre capable de faire la navette pour aller travailler en dormant, en mangeant ou en rattrapant votre favori blogs est un concept tout aussi attrayant et apparemment lointain et trop futuriste pour être se produire. Lire la suite , il n'est pas surprenant que TensorFlow soit bien adapté à la conduite autonome.

le DeepPiCar est un excellent exemple de ce type de réseau de neurones en action. En plus de la télécommande standard, ce robot Raspberry Pi propose quelque chose de tout à fait plus intelligent. Formé sur un ensemble 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 requis peut être trouvé dans presque tous les kits de robot bon marché. L'implémentation logicielle nécessite une connaissance plus approfondie. Vous devez avoir une bonne compréhension de l'apprentissage automatique avant de le commencer.

L'un des déploiements les plus connus de TensorFlow sur le Pi, Trieur de concombres de Makoto Koike est un signe des choses à venir.

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

À l'aide de plus de 7 000 images de concombres, Makoto a formé un réseau de neurones pour distinguer les 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 supplémentaire. Le résultat déclenche une bande transporteuse et un système d'asservissement qui trient les concombres en boîtes.

Le début de quelque chose d'intelligent

Nous avons vu Le Raspberry Pi est utilisé pour tout 26 utilisations impressionnantes pour un Raspberry PiPar quel projet Raspberry Pi devriez-vous commencer? Voici notre tour d'horizon des meilleures utilisations et projets du Raspberry Pi! Lire la suite , il n'est donc pas surprenant que TensorFlow y soit arrivé. Le Pi a du mal à suivre les exigences de l'apprentissage automatique, mais c'est idéal pour apprendre les bases Qu'est-ce que l'apprentissage automatique? Le cours gratuit de Google le décompose pour vousGoogle a conçu un cours en ligne gratuit pour vous enseigner les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique. Lire la suite .