Die beliebtesten 5 TensorFlow-Projekte für Anfänger [2022]

Während maschinelles Lernen seinen Einfluss auf die Branche und die Welt um uns herum weiter festigt, zeichnet sich ein neuer Trend ab – der Aufstieg von TensorFlow. TensorFlow wurde vom Google Brain-Team entwickelt und ist derzeit eines der beliebtesten ML- und Deep-Learning-Frameworks.

TensorFlow ist eine Python-basierte Open-Source-Bibliothek, die für numerische Berechnungen und maschinelles Lernen entwickelt wurde. Es enthält die erlesenste Auswahl an Algorithmen und Modellen für maschinelles Lernen und Deep Learning.

TensorFlow vereinfacht die Prozesse der Datenerfassung, des Modelltrainings und der Bereitstellung von Vorhersagen und optimiert gleichzeitig zukünftige Ergebnisse. Es verwendet Python, um eine praktische Front-End-API zum Erstellen von Anwendungen zu erstellen, während diese Anwendungen in Hochleistungs-C++ ausgeführt werden.

Da TensorFlow die Integration von KI- und ML-Funktionen, einschließlich Computer Vision, Spracherkennung, NLP usw., in Anwendungen beschleunigt, übernehmen immer mehr Unternehmen das Framework für ML. Die Erfolgsgeschichten einiger der großen Namen der Branche wie SnapChat, AirBnB, Dropbox, Airbus und Uber bei der Nutzung von TensorFlow treiben andere dazu, in ihre Fußstapfen zu treten. TensorFlow ist eine der besten Python-Bibliotheken für maschinelles Lernen.

Die steigende Popularität von TensorFlow treibt Data-Science-Enthusiasten dazu, sich mit dem Framework vertraut zu machen und TensorFlow-Modelle für reale Anwendungen zu erstellen.

Die interessantesten TensorFlow-Projekte

1. WildEye

Der illegale Handel mit Wildtieren und Pflanzen wird auf 70 bis 213 Milliarden US-Dollar pro Jahr geschätzt. Diese illegalen Handelsaktivitäten schaden nicht nur dem Gleichgewicht des Ökosystems, sondern wirken sich auch nachteilig auf die Unternehmen und den Tourismus von Ländern auf der ganzen Welt aus. Das WildEye-Projekt wurde ins Leben gerufen, um den Wildtierhandel und Mensch-Wildtier-Konflikte in Schach zu halten.

Dieses auf TensorFlow basierende Projekt nutzt die neuesten Technologien in Deep Learning und dem Internet der Dinge (IoT), um jedes Mal, wenn eine solche illegale Aktivität entdeckt wird, einen Alarm zu erkennen und auszusenden. Das WildEye-System wird in verschiedenen Teilen der Wildtierschutzzonen in Kenia eingesetzt, um Daten über die dort gedeihenden Arten, ihre Populationen, ihre Aktivitäten und ihren Aufenthaltsort zu überwachen und zu sammeln.

Während dies ein umfassendes Bild der dortigen Tier- und Pflanzenarten zeichnen wird, sind die vernetzten Kamerafallen, die in der Lage sind, Bilder am Rande von Schutzgebieten nahezu in Echtzeit zu analysieren, ein wirksames Instrument im Kampf gegen die Wilderei.

2. Farmmaid: Roboter zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten

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Ja, Sie haben richtig gehört! Farmaid ist ein TensorFlow-basierter ML-Roboter, der autonom in einem Gewächshaus herumfahren und Pflanzenkrankheiten erkennen kann. Das Projekt wurde von der Arbeit von plantvillage.psu.edu und iita.org inspiriert, und die Idee war, einen autonomen Roboter zu entwerfen, der sich in einer landwirtschaftlichen Umgebung bewegen kann, ohne die Pflanzen oder den Boden zu beschädigen, und erkrankte Feldfrüchte oder Pflanzen mithilfe der Objekterkennung identifiziert Technik.

Beim herkömmlichen Ansatz müssen menschliche Landwirte kranke Plantagen manuell identifizieren und markieren, was sowohl zeitaufwändig als auch arbeitsintensiv ist. Es gibt zwar Telefone, die dabei helfen können, aber sie verfügen nicht immer über alle Funktionen für eine effiziente Erkennung. Das ist etwas, das Farmaid lösen kann.

3. Meter Maid Monitor

John Naulty stellte den Meter Maid Monitor beim TechCrunch Disrupt Hackathon im September 2016 vor. Meter Maid Monitor kombiniert die TensorFlow-Bildklassifizierung mit einer Bewegungserkennung und Geschwindigkeitsmessung auf dem Raspberry Pi. Das Ziel war es, etwas zu schaffen, das Menschen dabei helfen könnte, Strafzettel zu vermeiden.

Laut John kann man mit Meter Maid Monitor „sein Auto parken und weiß, dass eine Benachrichtigung per SMS eintrifft, die ihn über eine vorbeifahrende Meter Maid informiert.“ Die Warnung würde die ihnen auf dem Parkplatz zugeteilte Parkzeitbegrenzung von zwei Stunden in Gang setzen. Der Meter Maid Monitor verwendet Raspberry Pi mit einem Kameramodul und OpenCV als Bewegungsmelder.

Die Kamera überwacht den Datenverkehr und erfasst Bilder, die sie anschließend zu AWS hochlädt, wo eine EC2-Instance, die auf TensorFlow läuft, die Bilderkennung durchführt. Das System ist darauf trainiert, Meter-Maid-Fahrzeuge zu erkennen, und wenn sich herausstellt, dass es sich bei dem Bild um eine Meter-Maid-Übereinstimmung handelt, sendet es eine Nachricht über Twilio mit einem Link zum Bild.

4. SEHEN

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SIGHT ist eine intelligente Brille für Blinde, mit der sie erkennen können, was um sie herum vor sich geht. SIGHT wird von TensorFlow und Google Android Things betrieben und besteht aus drei Kernkomponenten – einem Raspberry Pi 3 (unterstützt von Android Things), einer Kamera und einem Knopf. Wenn eine blinde Person die Taste auf dem SIGHT-Gerät drückt, nimmt es ein Bild der Szene vor ihr auf. Dieses Bild wird dann mit TensorFlow analysiert, das die Objekte im Bild erkennt und die Person über den SIGHT-Sprachassistenten über die Umgebung informiert.

Ordentlich, oder?

5. Sudoku-Löser-Bot

Für diejenigen, die nicht wissen, was Sudoku ist, es ist ein digitales Puzzle, das Computer lösen können, da sie sich an einfache mathematische Regeln halten.

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Wie der Name schon sagt, kann der Sudoku Solver Bot Sudoku-Raster lösen und füllen. Die Idee hinter der Entwicklung dieses Bots war, ein autonomes System zu bauen, das Sudoku-Raster analysieren, die fehlenden Teile des Puzzles herausfinden und das Raster füllen kann.

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Die Hardware des Sudoku Solver Bot besteht aus dem Raspberry Pi 3 und einer Kamera. Die Kamera nimmt das Foto des zu lösenden Rasters auf. Das Bild wird dann mit der TensorFlow-Bildverarbeitung vorverarbeitet. Jedes Gitter wird segmentiert, um einzelne Kästchen zu extrahieren, die dann über Bilderkennung unter Verwendung eines neuronalen Netzwerks analysiert werden.

Am Ende des Prozesses liefert der Bot eine numerische Darstellung des Rasters, mit der die Lücken gefüllt werden können. Jetzt kommt der Raspberry Pi zum Einsatz – er steuert die Motoren des Bots und hilft ihm, das Sudoku-Raster zu füllen.

Fazit

Der Benutzerfreundlichkeitsfaktor von TensorFlow und die nahtlose Integration von KI- und ML-Funktionen machen es zum Experimentieren mit der Modellerstellung geeignet. Obwohl wir nur fünf TensorFlow-basierte Projekte genannt haben, gibt es zahlreiche andere Projekte, die so spannend sind wie diese. Data Science-Enthusiasten auf der ganzen Welt tragen aktiv dazu bei, solche fantastischen Projekte zu erstellen, die in einem realen Szenario einen bedeutenden Einfluss haben können.

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