Les 5 projets TensorFlow les plus populaires pour les débutants [2022]

Alors que l'apprentissage automatique continue de renforcer son emprise sur l'industrie et le monde qui nous entoure, une nouvelle tendance émerge avec lui : la montée en puissance de TensorFlow. Développé par l'équipe Google Brain, TensorFlow est l'un des frameworks ML et Deep Learning les plus populaires à l'heure actuelle.

TensorFlow est une bibliothèque open source basée sur Python conçue pour les calculs numériques et l'apprentissage automatique. Il intègre le meilleur assortiment d'algorithmes et de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur.

TensorFlow facilite les processus d'acquisition de données, de formation de modèles et de diffusion de prédictions tout en affinant les résultats futurs. Il utilise Python pour créer une API frontale pratique pour créer des applications avec lui tout en exécutant ces applications en C++ hautes performances.

Étant donné que TensorFlow accélère l'intégration des fonctionnalités d'IA et de ML, y compris la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le NLP, etc., dans les applications, un nombre croissant d'entreprises adoptent le framework pour le ML. Les réussites de certains des grands noms de l'industrie comme SnapChat, AirBnB, Dropbox, Airbus et Uber en tirant parti de TensorFlow en poussent d'autres à suivre leurs traces. TensorFlow est l'une des meilleures bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique.

La popularité croissante de TensorFlow incite les passionnés de Data Science à se familiariser avec le framework et à créer des modèles TensorFlow pour des applications du monde réel.

Projets TensorFlow les plus intéressants

1. WildEye

Le marché du commerce illicite d'espèces sauvages et de plantes est estimé entre 70 et 213 milliards de dollars par an. Non seulement ces activités commerciales illégales nuisent à l'équilibre de l'écosystème, mais elles nuisent également aux entreprises et au tourisme des pays du monde entier. Le projet WildEye a été créé pour contrôler le trafic d'espèces sauvages et les conflits homme-faune.

Ce projet basé sur TensorFlow exploite les dernières technologies de Deep Learning et de l'Internet des objets (IoT) pour détecter et envoyer une alarme chaque fois qu'une telle activité illégale est détectée. Le système WildEye est déployé dans diverses parties des zones protégées de la faune au Kenya pour surveiller et recueillir des données sur les espèces qui y prospèrent, leurs populations, leurs activités et leurs allées et venues.

Bien que cela brosse un tableau complet de la faune et des espèces végétales qui s'y trouvent, les pièges photographiques en réseau, capables d'analyser des images en bordure des zones protégées en temps quasi réel, sont un outil efficace dans la lutte contre le braconnage.

2. Farmmaid : Robot de détection des maladies des plantes

La source

Oui, vous avez bien entendu! Farmaid est un robot ML basé sur TensorFlow qui peut se déplacer de manière autonome dans une serre et identifier les maladies des plantes. Le projet s'est inspiré des travaux de plantvillage.psu.edu et iita.org, et l'idée était de concevoir un robot autonome capable de se déplacer dans un environnement agricole sans endommager les plantes ou le sol et d'identifier les cultures ou plantes malades à l'aide de la détection d'objets. technique.

Dans l'approche conventionnelle, les agriculteurs humains doivent identifier et marquer manuellement les plantations malades, ce qui prend du temps et demande beaucoup de travail. Bien qu'il existe des téléphones qui peuvent aider à cela, ils ne disposent pas toujours de toutes les fonctionnalités pour une détection efficace. C'est quelque chose que Farmmaid peut résoudre.

3. Moniteur de ménage de compteur

John Naulty a lancé le moniteur Meter Maid lors du TechCrunch Disrupt Hackathon en septembre 2016. Meter Maid Monitor combine la classification d'images TensorFlow avec une détection de mouvement et une mesure de vitesse Raspberry Pi. L'objectif était de créer quelque chose qui pourrait aider les gens à éviter les contraventions de stationnement.

Selon John, avec Meter Maid Monitor "on peut garer sa voiture, sachant qu'une notification arrivera par SMS les informant du passage d'un Meter Maid". L'alerte déclencherait le délai de stationnement de deux heures qui leur est imparti dans l'aire de stationnement. Le moniteur Meter Maid utilise Raspberry Pi avec un module de caméra et OpenCV comme détecteur de mouvement.

La caméra surveille le trafic et capture des images, après quoi elle les télécharge sur AWS, où une instance EC2 s'exécutant sur TensorFlow effectue la reconnaissance d'image. Le système est formé pour reconnaître les véhicules Meter Maid, et chaque fois que l'image s'avère être une correspondance de Meter Maid, il envoie un message via Twilio avec un lien vers l'image.

4. VUE

La source

SIGHT est une paire de lunettes intelligentes pour les aveugles qui leur permet de donner un sens à ce qui se passe autour d'eux. Propulsé par TensorFlow et Google Android Things), SIGHT a trois composants principaux : un Raspberry Pi 3 (soutenu par Android Things), un appareil photo et un bouton. Lorsqu'une personne aveugle appuie sur le bouton de l'appareil SIGHT, celui-ci capture une image de la scène devant elle. Cette image est ensuite analysée à l'aide de TensorFlow qui détecte les objets dans l'image et assiste la personne sur l'environnement grâce à l'assistant vocal SIGHT.

Propre, non ?

5. Robot de résolution de Sudoku

Pour ceux qui ne savent pas ce qu'est le Sudoku, il s'agit d'un puzzle numérique que les ordinateurs peuvent résoudre car ils adhèrent à des règles mathématiques simples.

La source

Comme son nom l'indique, le Sudoku Solver Bot peut résoudre et remplir des grilles de Sudoku. L'idée derrière la création de ce bot était de construire un système autonome capable d'analyser les grilles de Sudoku, de trouver les pièces manquantes du puzzle et de remplir la grille.

La source

Le matériel du Sudoku Solver Bot se compose de Raspberry Pi 3 et d'une caméra. L'appareil photo prend la photo de la grille à résoudre. L'image est ensuite prétraitée à l'aide du traitement d'image TensorFlow. Chaque grille est segmentée pour en extraire des cases individuelles qui sont ensuite analysées par reconnaissance d'image à l'aide d'un réseau de neurones.

À la fin du processus, le bot fournit une représentation numérique de la grille qui peut être utilisée pour combler les lacunes. Maintenant, le Raspberry Pi entre en fonction - il contrôle les moteurs du bot et l'aide à remplir la grille de Sudoku.

Conclusion

Le facteur de facilité d'utilisation de TensorFlow et l'intégration transparente des fonctionnalités d'IA et de ML le rendent idéal pour expérimenter la création de modèles. Bien que nous n'ayons nommé que cinq projets basés sur TensorFlow, il existe de nombreux autres projets aussi passionnants que ceux-ci. Les passionnés de science des données du monde entier contribuent activement à la création de projets aussi fantastiques qui peuvent avoir un impact significatif dans un scénario réel.

Si vous êtes curieux d'apprendre TensorFlow et de maîtriser l'apprentissage automatique et l'IA, boostez votre carrière avec un cours avancé d'apprentissage automatique et d'IA avec l'IIIT-B et l'Université John Moores de Liverpool.

Rejoignez le cours d'apprentissage automatique des meilleures universités du monde. Gagnez des programmes de maîtrise, Executive PGP ou Advanced Certificate pour accélérer votre carrière.