Najpopularniejsze 5 projektów TensorFlow dla początkujących [2022]

Ponieważ uczenie maszynowe wciąż wzmacnia swoją orientację w branży i otaczającym nas świecie, pojawia się wraz z nim nowy trend – wzrost popularności TensorFlow. Opracowany przez zespół Google Brain, TensorFlow jest obecnie jednym z najpopularniejszych frameworków ML i Deep Learning.

TensorFlow to oparta na Pythonie biblioteka open-source przeznaczona do obliczeń numerycznych i uczenia maszynowego. Zawiera najdoskonalszy asortyment algorytmów i modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.

TensorFlow ułatwia procesy pozyskiwania danych, trenowania modeli i obsługi prognoz, jednocześnie dostosowując przyszłe wyniki. Używa Pythona do tworzenia wygodnego interfejsu API do tworzenia aplikacji za jego pomocą podczas wykonywania tych aplikacji w wysokowydajnym C++.

Ponieważ TensorFlow przyspiesza włączanie do aplikacji funkcji AI i ML, w tym wizji komputerowej, rozpoznawania głosu, NLP itp., coraz więcej firm przyjmuje ramy dla ML. Historie sukcesu niektórych wielkich nazwisk w branży, takich jak SnapChat, AirBnB, Dropbox, Airbus i Uber w wykorzystaniu TensorFlow, zachęcają innych do podążania ich śladami. TensorFlow to jedna z najlepszych bibliotek Pythona do uczenia maszynowego.

Rosnąca popularność TensorFlow skłania entuzjastów Data Science do zapoznania się z frameworkiem i budowania modeli TensorFlow do zastosowań w świecie rzeczywistym.

Najciekawsze projekty TensorFlow

1. Dzikie oko

Nielegalny rynek handlu dziką fauną i florą szacuje się na 70-213 miliardów dolarów rocznie. Te nielegalne działania handlowe nie tylko szkodzą równowadze ekosystemu, ale także negatywnie wpływają na biznes i turystykę w krajach na całym świecie. Projekt WildEye powstał, aby kontrolować handel dziką fauną i florą oraz konflikty między ludźmi a dziką przyrodą.

Ten projekt oparty na TensorFlow wykorzystuje najnowsze technologie Deep Learning i Internetu Rzeczy (IoT) do wykrywania i wysyłania alarmu za każdym razem, gdy wykryta zostanie taka nielegalna działalność. System WildEye jest wdrażany w różnych częściach stref chronionych przez dzikie zwierzęta w Kenii w celu monitorowania i gromadzenia danych na temat kwitnących tam gatunków, ich populacji, ich działalności i miejsca pobytu.

Chociaż pozwoli to nakreślić kompleksowy obraz tamtejszych gatunków dzikiej przyrody i roślin, połączone w sieć fotopułapki, zdolne do analizowania obrazów na obrzeżach chronionych obszarów w czasie zbliżonym do rzeczywistego, są skutecznym narzędziem w walce z kłusownictwem.

2. Farmaid: Robot do wykrywania chorób roślin

Źródło

Tak, dobrze słyszałeś! Farmaid to robot ML oparty na TensorFlow, który może poruszać się autonomicznie w szklarni i identyfikować choroby roślin. Projekt czerpał inspirację z prac plantvillage.psu.edu i iita.org, a ideą było zaprojektowanie autonomicznego robota, który może poruszać się w środowisku rolniczym bez uszkadzania roślin lub gleby i identyfikować chore uprawy lub rośliny za pomocą wykrywania obiektów technika.

W konwencjonalnym podejściu rolnicy muszą ręcznie identyfikować i oznaczać chore plantacje, co jest zarówno czasochłonne, jak i pracochłonne. Chociaż istnieją telefony, które mogą w tym pomóc, nie zawsze mają one wszystkie funkcje umożliwiające skuteczne wykrywanie. To jest coś, co Farmaid może rozwiązać.

3. Miernik Pokojówka Monitor

John Naulty zaprezentował Meter Maid Monitor na TechCrunch Disrupt Hackathon we wrześniu 2016 r. Meter Maid Monitor łączy klasyfikację obrazu TensorFlow z wykrywaniem ruchu Raspberry Pi i pomiarem prędkości. Celem było stworzenie czegoś, co pomoże ludziom uniknąć mandatów za parkowanie.

Według Johna, dzięki Meter Maid Monitor „można zaparkować samochód, wiedząc, że nadejdzie powiadomienie SMS-em, informujące o przejeżdżaniu Meter Maid”. Alarm uruchomiłby dwugodzinny czas parkowania przydzielony im na parkingu. Meter Maid Monitor wykorzystuje Raspberry Pi z modułem kamery i OpenCV jako detektor ruchu.

Kamera monitoruje ruch i rejestruje obrazy, po czym przesyła je do AWS, gdzie instancja EC2 działająca na TensorFlow wykonuje rozpoznawanie obrazu. System jest szkolony, aby rozpoznawać pojazdy Meter Maid, a za każdym razem, gdy obraz okazuje się pasować do Meter Maid, wysyła wiadomość przez Twilio z łączem do obrazu.

4. WZROK

Źródło

WZROK to para inteligentnych okularów dla niewidomych, która pozwala im zrozumieć, co się wokół nich dzieje. Zasilany przez TensorFlow i Google Android Things system SIGHT ma trzy podstawowe komponenty – Raspberry Pi 3 (wspierany przez Android Things), kamerę i przycisk. Kiedy osoba niewidoma naciśnie przycisk na urządzeniu SIGHT, przechwytuje obraz sceny przed nią. Obraz ten jest następnie analizowany za pomocą TensorFlow, który wykrywa obiekty na zdjęciu i pomaga osobie w poruszaniu się po otoczeniu za pomocą asystenta głosowego SIGHT.

Schludny, prawda?

5. Sudoku Solver Bot

Dla tych, którzy nie wiedzą, czym jest Sudoku, jest to cyfrowa łamigłówka, którą komputery mogą rozwiązać, ponieważ przestrzegają prostych reguł matematycznych.

Źródło

Jak sama nazwa wskazuje, Sudoku Solver Bot może rozwiązywać i wypełniać siatki Sudoku. Ideą stworzenia tego bota było zbudowanie autonomicznego systemu, który może analizować siatki Sudoku, znaleźć brakujące elementy układanki i wypełnić siatkę.

Źródło

Sprzęt Sudoku Solver Bot składa się z Raspberry Pi 3 i kamery. Aparat robi zdjęcie siatki do rozwiązania. Obraz jest następnie wstępnie przetwarzany przy użyciu przetwarzania obrazu TensorFlow. Każda siatka jest segmentowana w celu wyodrębnienia poszczególnych pudełek, które są następnie analizowane za pomocą rozpoznawania obrazu przy użyciu sieci neuronowej.

Pod koniec procesu bot dostarcza liczbową reprezentację siatki, którą można wykorzystać do wypełnienia luk. Teraz Raspberry Pi zaczyna działać – steruje silnikami bota i pomaga mu wypełnić siatkę Sudoku.

Wniosek

Łatwość użycia i bezproblemowa integracja funkcji AI i ML sprawiają, że TensorFlow nadaje się do eksperymentowania z budowaniem modeli. Chociaż wymieniliśmy tylko pięć projektów opartych na TensorFlow, istnieje wiele innych projektów, które są równie ekscytujące jak te. Entuzjaści Data Science na całym świecie aktywnie przyczyniają się do tworzenia tak fantastycznych projektów, które mogą mieć znaczący wpływ w realnym scenariuszu.

Jeśli chcesz nauczyć się TensorFlow i opanować uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, przyspiesz swoją karierę dzięki zaawansowanemu kursowi uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z IIIT-B i Liverpool John Moores University.

Dołącz do kursu uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.