초보자를 위한 가장 인기 있는 5가지 TensorFlow 프로젝트 [2022]

Machine Learning이 업계와 우리 주변 세계에 대한 이해를 계속 강화함에 따라 TensorFlow의 부상이라는 새로운 트렌드가 함께 등장하고 있습니다. Google Brain 팀에서 개발한 TensorFlow는 현재 가장 인기 있는 ML 및 딥 러닝 프레임워크 중 하나입니다.

TensorFlow는 수치 계산 및 기계 학습을 위해 설계된 Python 기반 오픈 소스 라이브러리입니다. 그것은 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘과 모델의 가장 선택적인 구색을 통합합니다.

TensorFlow는 데이터 수집, 모델 학습 및 예측 제공 프로세스를 용이하게 하는 동시에 미래 결과를 미세 조정합니다. Python을 사용하여 고성능 C++에서 해당 응용 프로그램을 실행하는 동안 응용 프로그램을 빌드하기 위한 편리한 프론트 엔드 API를 만듭니다.

TensorFlow는 컴퓨터 비전, 음성 인식, NLP 등을 포함한 AI 및 ML 기능을 애플리케이션에 신속하게 통합하기 때문에 점점 더 많은 회사에서 ML용 프레임워크를 채택하고 있습니다. TensorFlow를 활용한 SnapChat, AirBnB, Dropbox, Airbus, Uber와 같은 업계의 유명 인사들의 성공 사례는 다른 기업들도 그들의 발자취를 따르도록 하고 있습니다. TensorFlow는 머신 러닝을 위한 최고의 Python 라이브러리 중 하나입니다.

TensorFlow의 인기가 높아짐에 따라 Data Science 애호가들은 프레임워크에 익숙해지고 실제 애플리케이션을 위한 TensorFlow 모델을 구축할 수 있게 되었습니다.

가장 흥미로운 TensorFlow 프로젝트

1. 와일드아이

불법 야생동물 및 식물 거래 시장은 연간 700억~2130억 달러 규모로 추산됩니다. 이러한 불법 거래 행위는 생태계의 균형을 해칠 뿐만 아니라 세계 각국의 비즈니스와 관광에도 악영향을 미치고 있습니다. WildEye 프로젝트는 야생 동물 밀매와 인간-야생 동물의 갈등을 억제하기 위해 만들어졌습니다.

이 TensorFlow 기반 프로젝트는 딥 러닝 및 사물 인터넷(IoT)의 최신 기술을 활용하여 불법 활동이 감지될 때마다 이를 감지하고 경보를 보냅니다. WildEye 시스템은 케냐의 야생 동물 보호 구역의 다양한 부분에 배치되어 그곳에서 번성하는 종, 개체군, 활동 및 소재를 모니터링하고 수집합니다.

이렇게 하면 그곳의 야생 동물과 식물 종의 포괄적인 그림이 그려지지만 보호 구역 가장자리의 이미지를 거의 실시간으로 분석할 수 있는 네트워크 카메라 트랩은 밀렵 퇴치에 효과적인 도구입니다.

2. 파메이드: 식물병 감지 로봇

원천

네, 잘 들었습니다! Farmaid는 온실 내에서 자율적으로 운전하고 식물의 질병을 식별할 수 있는 TensorFlow 기반 ML 로봇입니다. 이 프로젝트는 plantvillage.psu.edu 및 iita.org의 작업에서 영감을 얻었으며, 아이디어는 식물이나 토양을 손상시키지 않고 농장 환경에서 이동할 수 있는 자율 로봇을 설계하고 물체 감지를 사용하여 병든 작물이나 식물을 식별하는 것이었습니다. 기술.

기존의 접근 방식에서 인간 농부는 시간과 노동 집약적인 작업인 병에 걸린 농장을 수동으로 식별하고 표시해야 합니다. 이를 도와줄 수 있는 전화기가 있지만 효율적인 감지를 위한 모든 기능이 항상 있는 것은 아닙니다. 이것은 Farmaid가 해결할 수 있는 것입니다.

3. 미터 메이드 모니터

John Naulty는 2016년 9월 TechCrunch Disrupt Hackathon 에서 Meter Maid Monitor를 출시했습니다. Meter Maid Monitor는 TensorFlow 이미지 분류와 Raspberry Pi 동작 감지 및 속도 측정을 결합합니다. 목표는 사람들이 주차 티켓을 피하는 데 도움이 될 수 있는 것을 만드는 것이었습니다.

John에 따르면 Meter Maid Monitor를 사용하면 "통과하는 Meter Maid를 알리는 문자 메시지를 통해 알림이 도착할 것임을 알고 차를 주차할 수 있습니다." 경보는 주차 구역에서 그들에게 할당된 2시간의 주차 시간 제한을 시작합니다. Meter Maid Monitor는 카메라 모듈이 있는 Raspberry Pi와 동작 감지기로 OpenCV를 사용합니다.

카메라는 트래픽을 모니터링하고 이미지를 캡처한 후 TensorFlow에서 실행되는 EC2 인스턴스가 이미지 인식을 수행하는 AWS에 업로드합니다. 시스템은 Meter Maid 차량을 인식하도록 훈련되었으며 이미지가 Meter Maid 일치로 판명될 때마다 이미지 에 대한 링크가 포함된 Twilio 를 통해 메시지를 보냅니다.

4. 시력

원천

SIGHT는 시각 장애인을 위한 스마트 안경으로 주변 상황을 파악할 수 있습니다. TensorFlow 및 Google Android Things로 구동) SIGHT에는 Raspberry Pi 3(Android Things 지원), 카메라 및 버튼의 세 가지 핵심 구성 요소가 있습니다. 시각 장애인이 SIGHT 장치의 버튼을 누르면 앞에 있는 장면의 이미지가 캡처됩니다. 그런 다음 이 이미지는 사진에서 물체를 감지하고 SIGHT 음성 도우미를 통해 주변에 대해 사람을 돕는 TensorFlow를 사용하여 분석됩니다.

깔끔하죠?

5. 스도쿠 솔버 봇

스도쿠가 무엇인지 모르는 사람들을 위해 컴퓨터는 간단한 수학 규칙을 고수하기 때문에 풀 수 있는 디지털 퍼즐입니다.

원천

이름에서 알 수 있듯이 스도쿠 솔버 봇은 스도쿠 그리드를 풀고 채울 수 있습니다. 이 봇을 만든 아이디어는 스도쿠 그리드를 분석하고 퍼즐의 누락된 조각을 파악하고 그리드를 채울 수 있는 자율 시스템을 구축하는 것이었습니다.

원천

Sudoku Solver Bot의 하드웨어는 Raspberry Pi 3와 카메라로 구성됩니다. 카메라는 해결할 그리드의 사진을 찍습니다. 그런 다음 이미지는 TensorFlow 이미지 처리를 사용하여 사전 처리됩니다. 각 그리드는 분할되어 개별 상자를 추출한 다음 신경망을 사용한 이미지 인식을 통해 분석됩니다.

프로세스가 끝나면 봇은 간격을 채우는 데 사용할 수 있는 그리드의 숫자 표현을 제공합니다. 이제 Raspberry Pi가 작동합니다. 봇의 모터를 제어하고 스도쿠 그리드를 채우는 데 도움이 됩니다.

결론

TensorFlow의 사용 용이성 요소와 AI 및 ML 기능의 원활한 통합은 모델 구축 실험에 적합합니다. TensorFlow 기반 프로젝트의 이름은 5개뿐이지만 이것만큼 흥미로운 다른 프로젝트가 많이 있습니다. 전 세계의 데이터 과학 애호가들은 실제 시나리오에서 의미 있는 영향을 미칠 수 있는 환상적인 프로젝트를 만드는 데 적극적으로 기여하고 있습니다.

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