Os 5 projetos mais populares do TensorFlow para iniciantes [2022]

À medida que o Machine Learning continua a fortalecer seu domínio sobre o setor e o mundo ao nosso redor, há uma nova tendência que está surgindo com ele – a ascensão do TensorFlow. Desenvolvido pela equipe do Google Brain, o TensorFlow é um dos frameworks de ML e Deep Learning mais populares no momento.

O TensorFlow é uma biblioteca de código aberto baseada em Python projetada para cálculos numéricos e aprendizado de máquina. Ele incorpora a melhor variedade de algoritmos e modelos de Machine Learning e Deep Learning.

O TensorFlow facilita os processos de aquisição de dados, treinamento de modelos e previsões de atendimento, além de ajustar resultados futuros. Ele usa Python para criar uma API de front-end conveniente para criar aplicativos com ele enquanto executa esses aplicativos em C++ de alto desempenho.

Como o TensorFlow agiliza a incorporação de recursos de IA e ML, incluindo visão computacional, reconhecimento de voz, NLP etc., em aplicativos, um número crescente de empresas está adotando a estrutura para ML. As histórias de sucesso de alguns dos grandes nomes do setor, como SnapChat, AirBnB, Dropbox, Airbus e Uber, aproveitando o TensorFlow estão levando outros a seguir seus passos. O TensorFlow é uma das principais bibliotecas Python para Machine Learning.

A crescente popularidade do TensorFlow está levando os entusiastas da ciência de dados a se familiarizarem com a estrutura e criarem modelos do TensorFlow para aplicativos do mundo real.

Projetos TensorFlow mais interessantes

1. Olho Selvagem

O mercado ilícito de vida selvagem e comércio de plantas é estimado em US$ 70-213 bilhões por ano. Essas atividades comerciais ilegais não apenas prejudicam o equilíbrio do ecossistema, mas também afetam negativamente os negócios e o turismo de países ao redor do mundo. O projeto WildEye foi criado para manter o tráfico de vida selvagem e os conflitos entre humanos e animais selvagens sob controle.

Este projeto baseado no TensorFlow aproveita as mais recentes tecnologias em Deep Learning e Internet das Coisas (IoT) para detectar e enviar um alarme sempre que qualquer atividade ilegal é detectada. O sistema WildEye é implantado em várias partes das zonas protegidas da vida selvagem no Quênia para monitorar e coletar dados sobre as espécies que prosperam lá, suas populações, suas atividades e seu paradeiro.

Embora isso pinte uma imagem abrangente da vida selvagem e das espécies de plantas lá, as armadilhas fotográficas em rede, capazes de analisar imagens na borda de áreas protegidas em tempo quase real, são uma ferramenta eficaz na luta contra a caça furtiva.

2. Farmmaid: Robô de detecção de doenças de plantas

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Sim, você ouviu direito! O Farmaid é um robô de ML baseado no TensorFlow que pode circular de forma autônoma dentro de uma estufa e identificar as doenças das plantas. O projeto inspirou-se no trabalho de plantvillage.psu.edu e iita.org, e a ideia era projetar um robô autônomo que pudesse se mover em um ambiente de fazenda sem danificar as plantas ou o solo e identificar culturas ou plantas doentes usando detecção de objetos técnica.

Na abordagem convencional, os agricultores humanos têm de identificar e marcar manualmente a plantação doente, o que consome tempo e mão-de-obra intensiva. Embora existam telefones que podem ajudar com isso, eles nem sempre possuem todos os recursos para uma detecção eficiente. Isso é algo que Farmaid pode resolver.

3. Monitor de Medidor

John Naulty lançou o Meter Maid Monitor no TechCrunch Disrupt Hackathon em setembro de 2016. O Meter Maid Monitor combina a classificação de imagem TensorFlow com detecção de movimento Raspberry Pi e medição de velocidade. O objetivo era criar algo que pudesse ajudar as pessoas a evitar multas de estacionamento.

De acordo com John, com o Meter Maid Monitor “pode-se estacionar seu carro, sabendo que uma notificação chegará por mensagem de texto notificando-os sobre a passagem de um Meter Maid”. O alerta iniciaria o limite de tempo de estacionamento de duas horas atribuído a eles na área de estacionamento. O Meter Maid Monitor usa Raspberry Pi com um módulo de câmera e OpenCV como detector de movimento.

A câmera monitora o tráfego e captura imagens, depois as carrega para a AWS, onde uma instância do EC2 em execução no TensorFlow realiza o reconhecimento de imagens. O sistema é treinado para reconhecer veículos do Meter Maid e, sempre que a imagem for uma correspondência do Meter Maid, ele envia uma mensagem via Twilio com um link para a imagem.

4. VISTA

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SIGHT é um par de óculos inteligentes para cegos que permite que eles entendam o que está acontecendo ao seu redor. Desenvolvido por TensorFlow e Google Android Things), o SIGHT possui três componentes principais – um Raspberry Pi 3 (suportado pelo Android Things), uma câmera e um botão. Quando uma pessoa cega pressiona o botão no dispositivo SIGHT, ele captura uma imagem da cena à sua frente. Esta imagem é então analisada usando o TensorFlow que detecta os objetos na imagem e auxilia a pessoa sobre o ambiente através do assistente de voz SIGHT.

Legal, certo?

5. Robô Solucionador de Sudoku

Para quem não sabe o que é o Sudoku, trata-se de um quebra-cabeça digital que os computadores podem resolver desde que aderem a regras matemáticas simples.

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Como o nome sugere, o Sudoku Solver Bot pode resolver e preencher grades de Sudoku. A ideia por trás da criação desse bot era construir um sistema autônomo que pudesse analisar grades de Sudoku, descobrir as peças que faltavam no quebra-cabeça e preencher a grade.

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O hardware do Sudoku Solver Bot consiste em Raspberry Pi 3 e uma câmera. A câmera tira a foto da grade a ser resolvida. A imagem é então pré-processada usando o processamento de imagem do TensorFlow. Cada grade é segmentada para extrair caixas individuais que são então analisadas via reconhecimento de imagem usando uma rede neural.

Ao final do processo, o bot entrega uma representação numérica da grade que pode ser usada para preencher as lacunas. Agora o Raspberry Pi entra em funcionamento – ele controla os motores do bot e o ajuda a preencher a grade do Sudoku.

Conclusão

O fator de facilidade de uso do TensorFlow e a incorporação perfeita de recursos de IA e ML o tornam adequado para experimentar a construção de modelos. Embora tenhamos nomeado apenas cinco projetos baseados no TensorFlow, existem vários outros projetos tão empolgantes quanto esses. Entusiastas da ciência de dados em todo o mundo estão contribuindo ativamente para a criação de projetos tão fantásticos que podem ter um impacto significativo em um cenário do mundo real.

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