初心者に最も人気のある5つのTensorFlowプロジェクト[2022]

機械学習が業界と私たちの周りの世界に対する把握を強化し続けるにつれて、それに伴って出現している新しいトレンドがあります。それはTensorFlowの台頭です。 Google Brainチームによって開発されたTensorFlowは、現在最も人気のあるMLおよびディープラーニングフレームワークの1つです。

TensorFlowは、数値計算と機械学習用に設計されたPythonベースのオープンソースライブラリです。 機械学習とディープラーニングのアルゴリズムとモデルの最高の品揃えが組み込まれています。

TensorFlowは、データ取得、モデルトレーニング、予測の提供のプロセスを容易にすると同時に、将来の結果を微調整します。 Pythonを使用して、高性能C ++でアプリケーションを実行しながら、Pythonを使用してアプリケーションを構築するための便利なフロントエンドAPIを作成します。

TensorFlowは、コンピュータービジョン、音声認識、NLPなどのAIおよびML機能のアプリケーションへの組み込みを促進するため、MLのフレームワークを採用する企業が増えています。 SnapChat、AirBnB、Dropbox、Airbus、Uberなどの業界の有名企業がTensorFlowを活用した成功事例は、他の人々を彼らの足跡をたどるように駆り立てています。 TensorFlowは、機械学習向けのトップPythonライブラリの1つです。

TensorFlowの人気の高まりにより、データサイエンスの愛好家は、フレームワークを使いこなして、実際のアプリケーション用のTensorFlowモデルを構築するようになりました。

最も興味深いTensorFlowプロジェクト

1. WildEye

違法な野生生物と植物の貿易市場は、年間700〜2,130億ドルの価値があると推定されています。 これらの違法な取引活動は、生態系のバランスを損なうだけでなく、世界中の国々のビジネスや観光にも悪影響を及ぼします。 WildEyeプロジェクトは、野生生物の売買と人間と野生生物の対立を抑えるために作成されました。

このTensorFlowベースのプロジェクトは、ディープラーニングとモノのインターネット（IoT）の最新テクノロジーを活用して、このような違法行為が検出されるたびにアラームを検出して送信します。 WildEyeシステムは、ケニアの野生生物保護区のさまざまな場所に配備されており、そこで繁殖している種、個体群、活動、および所在に関するデータを監視および収集しています。

これにより、そこに生息する野生生物や植物種の包括的な画像が描かれますが、保護地域の端にある画像をほぼリアルタイムで分析できるネットワーク化されたカメラトラップは、密猟との戦いに効果的なツールです。

2.ファーメイド：植物病害検出ロボット

ソース

はい、あなたはその権利を聞きました！ FarmaidはTensorFlowベースのMLロボットで、温室内を自律的に運転し、植物の病気を特定できます。 このプロジェクトは、plantvillage.psu.eduとiita.orgの作業から着想を得ており、植物や土壌に損傷を与えることなく農場環境を動き回り、物体検出を使用して病気の作物や植物を特定できる自律型ロボットを設計するというアイデアでした。技術。

従来のアプローチでは、人間の農民は病気のプランテーションを手動で識別してマークを付ける必要があり、これは時間と労働集約の両方です。 これを支援できる電話はありますが、効率的な検出のためのすべての機能を備えているとは限りません。 これはFarmaidが解決できるものです。

3.メーターメイドモニター

John Naultyは、2016年9月にTechCrunchDisruptHackathonでMeterMaidMonitorを発表しました。MeterMaidMonitorは、TensorFlow画像分類とRaspberryPiモーション検出および速度測定を組み合わせたものです。 目標は、人々が駐車違反切符を避けるのに役立つ何かを作成することでした。

ジョンによると、メーターメイドモニターを使用すると、「メーターメイドが通過したことを通知するテキストメッセージで通知が届くことを知っていれば、車を駐車できます」。 アラートは、駐車場で彼らに割り当てられた2時間の駐車時間制限を開始します。 Meter Maid Monitorは、カメラモジュールとOpenCVを備えたRaspberryPiをモーションディテクターとして使用します。

カメラはトラフィックを監視して画像をキャプチャした後、AWSにアップロードします。AWSでは、TensorFlowで実行されているEC2インスタンスが画像認識を実行します。 システムはMeterMaid車両を認識するようにトレーニングされており、画像がMeter Maidに一致することが判明すると、画像へのリンクを含むメッセージをTwilio経由で送信します。

4.サイト

ソース

SIGHTは、目の不自由な人のためのスマートグラスで、周りで何が起こっているのかを理解することができます。 TensorFlowとGoogleAndroidThingsを搭載したSIGHTには、Raspberry Pi 3（Android Thingsがサポート）、カメラ、ボタンの3つのコアコンポーネントがあります。 目の不自由な人がSIGHTデバイスのボタンを押すと、目の前のシーンの画像がキャプチャされます。 次に、この画像はTensorFlowを使用して分析されます。この画像は、画像内のオブジェクトを検出し、SIGHT音声アシスタントを介して周囲の状況について人を支援します。

きちんとしていますよね？

5.数独ソルバーボット

数独が何であるかを知らない人にとって、それは彼らが単純な数学的規則に固執するのでコンピュータが解くことができるデジタルパズルです。

ソース

名前が示すように、数独ソルバーボットは数独グリッドを解決して埋めることができます。 このボットの作成の背後にあるアイデアは、数独グリッドを分析し、パズルの欠けている部分を見つけ出し、グリッドを埋めることができる自律システムを構築することでした。

ソース

数独ソルバーボットのハードウェアは、RaspberryPi3とカメラで構成されています。 カメラは解決するグリッドの写真を撮ります。 次に、TensorFlow画像処理を使用して画像が前処理されます。 各グリッドはセグメント化されて個々のボックスを抽出し、ニューラルネットワークを使用した画像認識によって分析されます。

プロセスの終わりまでに、ボットはギャップを埋めるために使用できるグリッドの数値表現を提供します。 これで、Raspberry Piが機能するようになります。これは、ボットのモーターを制御し、数独グリッドを埋めるのに役立ちます。

結論

TensorFlowの使いやすさの要素と、AIおよびML機能のシームレスな組み込みにより、モデル構築の実験に適しています。 TensorFlowベースのプロジェクトに名前を付けたのは5つだけですが、これらと同じくらいエキサイティングなプロジェクトは他にもたくさんあります。 世界中のデータサイエンス愛好家は、現実のシナリオに意味のある影響を与えることができるような素晴らしいプロジェクトの作成に積極的に貢献しています。

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