أشهر 5 مشاريع TensorFlow للمبتدئين [2022]

مع استمرار التعلم الآلي في تعزيز قبضته على الصناعة والعالم من حولنا ، هناك اتجاه جديد ينشأ معها - صعود TensorFlow. تم تطوير TensorFlow بواسطة فريق Google Brain ، وهو أحد أكثر أطر عمل التعلم الشامل والتعلم العميق شيوعًا في الوقت الحالي.

TensorFlow هي مكتبة مفتوحة المصدر قائمة على Python مصممة للحسابات الرقمية والتعلم الآلي. وهو يشتمل على مجموعة مختارة من خوارزميات ونماذج التعلم الآلي والتعلم العميق.

يعمل TensorFlow على تسهيل عمليات الحصول على البيانات وتدريب النموذج وخدمة التنبؤات مع ضبط النتائج المستقبلية أيضًا. يستخدم Python لإنشاء واجهة برمجة تطبيقات أمامية ملائمة لبناء التطبيقات معها أثناء تنفيذ تلك التطبيقات في C ++ عالي الأداء.

نظرًا لأن TensorFlow يعمل على تسريع دمج ميزات AI و ML ، بما في ذلك رؤية الكمبيوتر والتعرف على الصوت و NLP وما إلى ذلك ، في التطبيقات ، فإن عددًا متزايدًا من الشركات يتبنى إطار عمل ML. قصص نجاح بعض الأسماء الكبيرة في الصناعة مثل SnapChat و AirBnB و Dropbox و Airbus و Uber في الاستفادة من TensorFlow تدفع الآخرين إلى اتباع خطواتهم. TensorFlow هي واحدة من أفضل مكتبات Python للتعلم الآلي.

تدفع الشعبية المتزايدة لـ TensorFlow المتحمسين لعلوم البيانات إلى التعامل مع الإطار وبناء نماذج TensorFlow لتطبيقات العالم الحقيقي.

أكثر مشاريع TensorFlow إثارة للاهتمام

1. WildEye

تقدر قيمة سوق التجارة غير المشروعة للأحياء البرية والنباتات بحوالي 70-213 مليار دولار سنويًا. لا تؤدي هذه الأنشطة التجارية غير القانونية إلى الإضرار بتوازن النظام البيئي فحسب ، بل إنها تؤثر أيضًا سلبًا على الأعمال التجارية والسياحة في البلدان حول العالم. تم إنشاء مشروع WildEye للسيطرة على الاتجار بالحياة البرية والنزاعات بين الإنسان والحياة البرية.

يستفيد هذا المشروع المستند إلى TensorFlow من أحدث التقنيات في التعلم العميق وإنترنت الأشياء (IoT) لاكتشاف وإرسال إنذار في كل مرة يتم فيها اكتشاف أي نشاط غير قانوني من هذا القبيل. يتم نشر نظام WildEye في أجزاء مختلفة من المناطق المحمية للحياة البرية في كينيا لرصد وجمع البيانات عن الأنواع المزدهرة هناك ، وتعدادها ، وأنشطتها ، وأماكن وجودها.

في حين أن هذا سيرسم صورة شاملة للحياة البرية وأنواع النباتات هناك ، فإن مصائد الكاميرا المتصلة بالشبكة ، القادرة على تحليل الصور على حافة المناطق المحمية في الوقت الفعلي تقريبًا ، تعد أداة فعالة في مكافحة الصيد الجائر.

2. Farmaid: روبوت لاكتشاف أمراض النبات

مصدر

نعم أنت سمعت ذالك صحيح! Farmaid هو روبوت ML يعتمد على TensorFlow يمكنه القيادة بشكل مستقل داخل دفيئة وتحديد أمراض النباتات. استلهم المشروع من عمل plantvillage.psu.edu و iita.org ، وكانت الفكرة هي تصميم روبوت مستقل يمكنه التحرك في بيئة المزرعة دون الإضرار بالنباتات أو التربة وتحديد المحاصيل أو النباتات المريضة باستخدام الكشف عن الأشياء تقنية.

في النهج التقليدي ، يتعين على المزارعين من البشر تحديد المزارع المريضة ووضع علامات عليها يدويًا ، والتي تستغرق وقتًا طويلاً وتستهلك الكثير من العمالة. على الرغم من وجود هواتف يمكنها المساعدة في ذلك ، إلا أنها لا تمتلك دائمًا جميع الميزات للكشف الفعال. هذا شيء يمكن لـ Farmaid حله.

3. مراقب خادمة متر

أطلق John Naulty شاشة Meter Maid Monitor في TechCrunch Disrupt Hackathon في سبتمبر 2016. تجمع شاشة Meter Maid Monitor بين تصنيف صور TensorFlow مع كشف حركة Raspberry Pi وقياس السرعة. كان الهدف هو إنشاء شيء يمكن أن يساعد الناس على تجنب مخالفات وقوف السيارات.

وفقًا لجون ، مع Meter Maid Monitor "يمكن للمرء إيقاف سيارته ، مع العلم أن إشعارًا سيصل عبر رسالة نصية لإخطارهم بمرور Meter Maid." سيبدأ التنبيه في مهلة الوقوف لمدة ساعتين المخصصة لهم في منطقة وقوف السيارات. يستخدم Meter Maid Monitor Raspberry Pi مع وحدة الكاميرا و OpenCV ككاشف للحركة.

تراقب الكاميرا حركة المرور وتلتقط الصور وبعد ذلك تقوم بتحميلها إلى AWS ، حيث يقوم مثيل EC2 الذي يعمل على TensorFlow بالتعرف على الصور. تم تدريب النظام على التعرف على مركبات Meter Maid ، وكلما تبين أن الصورة مطابقة لـ Meter Maid ، فإنها ترسل رسالة عبر Twilio مع رابط للصورة.

4. البصر

مصدر

SIGHT عبارة عن زوج من النظارات الذكية للمكفوفين تسمح لهم بفهم ما يدور حولهم. مدعوم من TensorFlow و Google Android Things) ، يحتوي SIGHT على ثلاثة مكونات أساسية - Raspberry Pi 3 (مدعوم من Android Things) وكاميرا وزر. عندما يضغط شخص كفيف على الزر الموجود على جهاز SIGHT ، فإنه يلتقط صورة للمشهد أمامه. ثم يتم تحليل هذه الصورة باستخدام TensorFlow الذي يكتشف الأشياء الموجودة في الصورة ويساعد الشخص في ما يحيط به من خلال المساعد الصوتي SIGHT.

أنيق ، أليس كذلك؟

5. برنامج Sudoku Solver Bot

بالنسبة لأولئك الذين ليسوا على دراية بماهية Sudoku ، فهي عبارة عن لغز رقمي يمكن لأجهزة الكمبيوتر حلها لأنها تلتزم بقواعد رياضية بسيطة.

مصدر

كما يوحي الاسم ، يمكن أن يحل Sudoku Solver Bot ويملأ شبكات Sudoku. كانت الفكرة وراء إنشاء هذا الروبوت هي بناء نظام مستقل يمكنه تحليل شبكات Sudoku ، ومعرفة الأجزاء المفقودة من اللغز ، وملء الشبكة.

مصدر

تتكون أجهزة Sudoku Solver Bot من Raspberry Pi 3 وكاميرا. تلتقط الكاميرا صورة الشبكة المراد حلها. ثم تتم معالجة الصورة مسبقًا باستخدام معالجة الصور TensorFlow. يتم تقسيم كل شبكة لاستخراج الصناديق الفردية التي يتم تحليلها بعد ذلك عبر التعرف على الصور باستخدام شبكة عصبية.

بنهاية العملية ، يقدم الروبوت تمثيلًا رقميًا للشبكة يمكن استخدامه لملء الفجوات. الآن دخل Raspberry Pi في العمل - فهو يتحكم في محركات الروبوت ويساعده على ملء شبكة Sudoku.

خاتمة

عامل سهولة الاستخدام في TensorFlow والدمج السلس لميزات AI و ML يجعلها مناسبة لتجربة بناء النموذج. بينما قمنا بتسمية خمسة مشاريع قائمة على TensorFlow فقط ، هناك العديد من المشاريع الأخرى المثيرة مثل هذه. يساهم المتحمسون لعلوم البيانات في جميع أنحاء العالم بنشاط في إنشاء مثل هذه المشاريع الرائعة التي يمكن أن يكون لها تأثير مفيد في سيناريو العالم الحقيقي.

إذا كنت مهتمًا بتعلم TensorFlow وإتقان التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، فقم بتعزيز حياتك المهنية من خلال دورة متقدمة من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي مع IIIT-B وجامعة Liverpool John Moores.

انضم إلى دورة تعلم الآلة من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.