الإعلانات
التعلم الآلي هو الموضوع على شفاه الجميع. من السهل معرفة السبب. إنه مستقبل معالجة البيانات ويتم استخدامه بالفعل في كل بيئة عمل حديثة تقريبًا. ولكن هل يمكن دمجه مع Raspberry Pi؟ هل Pi على عاتق مهمة الحفاظ على شبكة عصبية عاملة؟ مع Google TensorFlow ، يمكن!
إليك كيفية تثبيت TensorFlow على Raspberry Pi ، مع بعض الأمثلة على الاستخدام.
ما هو TensorFlow؟
قبل الغوص في أمثلة لكيفية استخدام TensorFlow ، يجدر معرفة ما هو في الواقع.
باختصار ، TensorFlow هي شبكة Google العصبية القابلة للتدريب ، والتي يمكنها أداء العديد من المهام المختلفة. من خلال التعلم النشط من مجموعة بيانات ينظمها المستخدم ، تقوم الشبكات العصبية TensorFlow بعمل تنبؤات دقيقة عند تقديم بيانات جديدة.
باختصار ، الشبكات العصبية TensorFlow يفكر.
تحقق من قائمة أمثلة Tensorflow ما هو Google TensorFlow؟ أمثلة مفتوحة المصدر وبرامج تعليميةTensorFlow والتعلم الآلي والشبكات العصبية. فيما يلي نظرة عامة سريعة على ماهيتها ، وسبب فائدتها ، وكيفية تعلمها. اقرأ أكثر للمزيد من المعلومات.
كيفية تثبيت TensorFlow
في حين أن فهم موضوع التعلم الآلي يتطلب دراسة جادة ، من السهل متابعة استخدام TensorFlow الأساسي. لنا
التعرف على الصور مع البرنامج التعليمي TensorFlow ابدأ بالتعرف على الصور باستخدام TensorFlow و Raspberry Piهل تريد التعامل مع التعرف على الصور؟ بفضل Tensorflow و Raspberry Pi ، يمكنك البدء على الفور. اقرأ أكثر يغطي تثبيت المكتبة على Pi الخاص بك. كما يغطي الاختبار ، وتشغيل برنامج تصنيف الصور الأساسي.في هذه الحالة ، يوفر TensorFlow شبكة عصبية مدربة بالفعل. كل ما يجب على المستخدم فعله هو إدخال نوع البيانات الصحيح ، وسيقوم TensorFlow بتخمين ما تحتويه الصورة. حتى التطبيق الأساسي لـ TensorFlow قادر على تصنيف الصور إلى 1000 فئة. يحصل على كمية مدهشة صحيحة!
ولكن ماذا يمكنك أن تفعل مع TensorFlow على Raspberry Pi؟
لقد غطينا كيفية صنع كاميرا ويب ذكية كام الأمن DIY عموم والميل الشبكة مع التوت بيتعرّف على كيفية إنشاء كاميرا أمان قابلة للإمالة والقابلة للعرض عن بُعد باستخدام Raspberry Pi. يمكن الانتهاء من هذا المشروع في الصباح مع أبسط الأجزاء فقط. اقرأ أكثر من قبل ، ولكن هذا المصنف يتحدث المحمول صورة يأخذها إلى مستوى جديد.
توضح هذه المقالة التفصيلية إعداد الأجهزة والبرامج المخصصة المدمجة مع مصنف الصور Inception. يوضح رمز المثال مدى سهولة دمج TensorFlow مع المشروع (بشرط أن تكون مرتاحًا مع أساسيات لغة برمجة بايثون 5 دورات ستأخذك من Python Beginner إلى Proستعلمك هذه الدورات الخمس كل شيء عن البرمجة في Python ، وهي واحدة من أهم اللغات الموجودة حاليًا. اقرأ أكثر ). تتناول المقالة تفاصيل كبيرة حول عملية التعرف على الصور. إنه مورد ممتاز بشكل عام لأي شخص مهتم في المجال.
قد لا يكون أحد العناصر الممتازة لهذا الإعداد واضحًا في البداية:
"المكافأة الإضافية التي أشار إليها الكثيرون هي أنه بمجرد التثبيت ، لا يلزم الوصول إلى الإنترنت."
يعتمد التعرف على الصور السابقة دائمًا على قدر كبير من وقت المعالجة ، أو اتصال بالإنترنت. لا يستطيع Pi دائمًا تمرير المعلومات إلى السحابة ، ولديه قدرة معالجة محدودة. هذا هو الحل ، أداة التعرف على الكائنات غير المتصلة بذاتها التي يمكنك إجراؤها في المنزل. حتى أنها ستخبرك بما تنظر إليه. أليس المستقبل رائع؟
المرايا الذكية محلية الصنع (أو "السحرية") عن أروع شيء يمكنك بناءه كيفية تحويل شاشة الكمبيوتر المحمول القديمة إلى مرآة سحريةالمرايا الذكية هي أجهزة فريدة يمكنك استخدامها لضخ بعض السحر في منزلك. نوضح لك كيفية بناء واحدة باستخدام Raspberry Pi. اقرأ أكثر . لا يتطلب الأمر سوى Pi وشاشة كمبيوتر محمول قديمة إلى جانب مستلزمات DIY الأساسية ، إنه مشروع رائع للمبتدئين. Alasdair ألان قرر عدم تسوية للمرآة الذكية المتوسطة وبنى TensorFlow مرآة سحرية مع التعرف على الصوت.
غير راض عن تكلفة التعرف على الكلام على شبكة الإنترنت ، قرر ألاسدير TensorFlow كبديل دون اتصال. دمج نموذج التعرف الصوتي المعتمد مسبقًا من TensorFlow في النموذج المستخدم بالفعل عدة AIY يضيف الرمز كلمات تنبيه مخصصة للمشروع.
جمعت Google مجموعة بيانات تضم أكثر من 65000 كلمة من مصادر خارجية. دربت مجموعة البيانات مفتوحة المصدر الشبكة العصبية على فهم بعض الكلمات.
في هذه الحالة ، أضافت العديد من كلمات التنبيه المحتملة ولكنها لا تزال تواجه مشكلة مألوفة في التعلم الآلي: يستغرق الأمر الكثير من البيانات لتدريب شبكة عصبية.
ما لم تكن على استعداد لإنشاء مجموعة بيانات فريدة تضم عشرات الآلاف من الإدخالات ، فأنت تقتصر على ما هو متاح مجانًا. يوضح هذا المشروع حدود TensorFlow على Pi في حالتها الحالية. إنه يعمل بكامل طاقته لكنه يدفع القدرات الحسابية لـ Pi. كما هو الحال مع جميع التقنيات الجديدة ، يعتبر هذا التنفيذ المبكر لمحة عن مستقبل الأجهزة المنزلية الذكية.
نظرا لجوجل التاريخ مع السيارات ذاتية القيادة كيف تعمل السيارات ذاتية القيادة: المكسرات والبراغي خلف برنامج Google المستقل للسياراتالقدرة على التنقل ذهابًا وإيابًا للعمل أثناء النوم أو تناول الطعام أو اللحاق بما تفضله المدونات هي مفهوم جذاب بنفس القدر ويبدو بعيدًا ومستقبليًا جدًا يحدث. اقرأ أكثر ، ليس من المستغرب أن TensorFlow مناسب تمامًا للقيادة المستقلة.
ال DeepPiCar هو مثال ممتاز لهذا النوع من الشبكات العصبية في العمل. إلى جانب جهاز التحكم عن بعد القياسي ، يتميز هذا الروبوت Raspberry Pi بشيء أكثر ذكاءً. تدربت الشبكة على مجموعة بيانات متوفرة في صفحة مشروع GitHub ، وتتعلم البقاء على مسار محدد مسبقًا.
هذا المشروع ليس للمبتدئين. يمكن العثور على الأجهزة المطلوبة في أي مجموعة روبوت رخيصة تقريبًا. يتطلب تنفيذ البرنامج بعض المعرفة المتعمقة. يجب أن يكون لديك فهم جيد للتعلم الآلي قبل توليه.
واحدة من أشهر عمليات نشر TensorFlow على Pi ، فارز الخيار ماكوتو كويكي هي علامة على الأشياء القادمة.
إن تصنيف المنتجات الطازجة للأسواق المختلفة يعد تكلفة باهظة الثمن بالنسبة لمقدمي الخدمات الأصغر. يعد فرز الخيار حسب الحجم والجودة مهمة حتى وقت قريب لا يمكن تنفيذها إلا بواسطة عامل بشري. كان من الصعب جدًا تحقيق الفرز الآلي ومكلفًا. يحل TensorFlow هذه المشكلة من خلال تصنيف الخيار في الوقت الفعلي عبر الكاميرا.
باستخدام أكثر من 7000 صورة من الخيار ، درب ماكوتو شبكة عصبية للتمييز بين الأنواع المختلفة. أثناء التشغيل ، تلتقط كاميرات الويب الصور من ثلاث زوايا. يصنف Pi الصور قبل إعادة توجيهها إلى خادم Linux لمزيد من التصنيف. تؤدي النتيجة إلى تشغيل حزام ناقل ونظام مؤازر يقوم بفرز الخيار في صناديق.
بداية شيء ذكي
لقد رأينا يستخدم Raspberry Pi لكل شيء 26 استخدامات رائعة لتوت العليق Piأي مشروع Raspberry Pi يجب أن تبدأ به؟ إليك جولتنا حول أفضل استخدامات ومشاريع Raspberry Pi! اقرأ أكثر ، لذا ليس من المستغرب وصول TensorFlow إليها. تكافح Pi لمواكبة متطلبات التعلم الآلي ، لكنها كذلك عظيم لتعلم الأساسيات ما هو التعلم الآلي؟ دورة مجانية من Google تقسمها لكصممت Google دورة تدريبية مجانية عبر الإنترنت لتعليمك أساسيات تعلم الآلة. اقرأ أكثر .
إيان باكلي صحفي مستقل وموسيقي ومؤدي ومنتج فيديو يعيش في برلين بألمانيا. عندما لا يكتب أو على خشبة المسرح ، فإنه يتلاعب بإلكترونيات DIY أو رمز على أمل أن يصبح عالمًا مجنونًا.
