5 самых популярных проектов TensorFlow для начинающих [2022]

По мере того, как машинное обучение продолжает усиливать свое влияние на отрасль и мир вокруг нас, вместе с ним появляется новая тенденция — подъем TensorFlow. TensorFlow, разработанный командой Google Brain, на данный момент является одной из самых популярных платформ машинного обучения и глубокого обучения.

TensorFlow — это библиотека с открытым исходным кодом на основе Python, предназначенная для числовых вычислений и машинного обучения. Он включает в себя лучший ассортимент алгоритмов и моделей машинного обучения и глубокого обучения.

TensorFlow упрощает процессы сбора данных, обучения моделей и предоставления прогнозов, а также точной настройки будущих результатов. Он использует Python для создания удобного интерфейсного API для создания приложений с его помощью при выполнении этих приложений на высокопроизводительном C++.

Поскольку TensorFlow ускоряет внедрение в приложения функций искусственного интеллекта и машинного обучения, включая компьютерное зрение, распознавание голоса, НЛП и т. д., все больше компаний переходят на платформу машинного обучения. Истории успеха некоторых известных компаний, таких как SnapChat, AirBnB, Dropbox, Airbus и Uber, в использовании TensorFlow побуждают других идти по их стопам. TensorFlow — одна из лучших библиотек Python для машинного обучения.

Растущая популярность TensorFlow побуждает энтузиастов Data Science осваивать фреймворк и создавать модели TensorFlow для реальных приложений.

Самые интересные проекты TensorFlow

1. Дикий глаз

Рынок незаконной торговли дикими животными и растениями оценивается в 70–213 миллиардов долларов в год. Эта незаконная торговая деятельность не только наносит ущерб балансу экосистемы, но и отрицательно сказывается на бизнесе и туризме стран по всему миру. Проект WildEye был создан, чтобы контролировать торговлю дикими животными и конфликты между людьми и дикими животными.

Этот проект на основе TensorFlow использует новейшие технологии глубокого обучения и Интернета вещей (IoT) для обнаружения и отправки сигнала тревоги каждый раз, когда обнаруживается любая такая незаконная деятельность. Система WildEye развернута в различных частях охраняемых зон дикой природы в Кении для мониторинга и сбора данных о обитающих там видах, их популяциях, деятельности и местонахождении.

В то время как это создаст исчерпывающую картину дикой природы и видов растений, сетевые камеры-ловушки, способные анализировать изображения на границе охраняемых территорий почти в реальном времени, являются эффективным инструментом в борьбе с браконьерством.

2. Farmmaid: робот для обнаружения болезней растений

Источник

Да, вы не ослышались! Farmmaid — это робот машинного обучения на основе TensorFlow, который может автономно передвигаться по теплице и выявлять болезни растений. Проект черпал вдохновение из работы plantvillage.psu.edu и iita.org, и идея заключалась в разработке автономного робота, который мог бы передвигаться по ферме, не повреждая растения или почву, и выявлять больные культуры или растения с помощью обнаружения объектов. техника.

При традиционном подходе фермеры-люди должны выявлять и маркировать больные плантации вручную, что отнимает много времени и сил. Хотя есть телефоны, которые могут помочь в этом, они не всегда обладают всеми функциями для эффективного обнаружения. Это то, что Farmmaid может решить.

3. Монитор горничной счетчика

Джон Ноти запустил Meter Maid Monitor на хакатоне TechCrunch Disrupt в сентябре 2016 года. Meter Maid Monitor сочетает в себе классификацию изображений TensorFlow с обнаружением движения и измерением скорости Raspberry Pi. Цель состояла в том, чтобы создать что-то, что могло бы помочь людям избежать штрафов за парковку.

По словам Джона, с помощью Meter Maid Monitor «можно припарковать свою машину, зная, что придет уведомление в виде текстового сообщения о проезжающей Meter Maid». Оповещение начнется с двухчасового лимита времени парковки, отведенного им на парковке. Монитор Meter Maid использует Raspberry Pi с модулем камеры и OpenCV в качестве детектора движения.

Камера отслеживает трафик и захватывает изображения, после чего загружает их в AWS, где экземпляр EC2, работающий на TensorFlow, выполняет распознавание изображений. Система обучена распознавать транспортные средства Meter Maid, и всякий раз, когда изображение оказывается совпадающим с Meter Maid, она отправляет сообщение через Twilio со ссылкой на изображение.

4. ЗРЕНИЕ

Источник

SIGHT — это умные очки для слепых, которые позволяют им понимать, что происходит вокруг них. SIGHT, работающий на TensorFlow и Google Android Things, состоит из трех основных компонентов — Raspberry Pi 3 (при поддержке Android Things), камеры и кнопки. Когда слепой человек нажимает кнопку на устройстве SIGHT, оно фиксирует изображение сцены перед ним. Затем это изображение анализируется с помощью TensorFlow, который обнаруживает объекты на изображении и помогает человеку об окружающей обстановке с помощью голосового помощника SIGHT.

Аккуратно, верно?

5. Бот для решения судоку

Для тех, кто не знает, что такое судоку, это цифровая головоломка, которую могут решить компьютеры, поскольку они придерживаются простых математических правил.

Источник

Как следует из названия, бот-решатель судоку может решать и заполнять сетки судоку. Идея создания этого бота заключалась в создании автономной системы, которая может анализировать сетки судоку, выяснять недостающие части головоломки и заполнять сетку.

Источник

Аппаратное обеспечение Sudoku Solver Bot состоит из Raspberry Pi 3 и камеры. Камера делает снимок сетки, которую нужно решить. Затем изображение предварительно обрабатывается с помощью обработки изображений TensorFlow. Каждая сетка сегментируется для извлечения отдельных ячеек, которые затем анализируются с помощью распознавания изображений с использованием нейронной сети.

К концу процесса бот предоставляет числовое представление сетки, которое можно использовать для заполнения пробелов. Теперь в работу вступает Raspberry Pi — он управляет моторами бота и помогает ему заполнять сетку судоку.

Заключение

Фактор простоты использования TensorFlow и плавное включение функций AI и ML делают его подходящим для экспериментов с построением моделей. Хотя мы назвали только пять проектов на основе TensorFlow, существует множество других проектов, не менее интересных, чем эти. Энтузиасты Data Science по всему миру активно участвуют в создании таких фантастических проектов, которые могут оказать существенное влияние на реальный сценарий.

Если вам интересно изучить TensorFlow и освоить машинное обучение и искусственный интеллект, повысьте свою карьеру, пройдя продвинутый курс по машинному обучению и искусственному интеллекту в IIIT-B и Ливерпульском университете Джона Мура.

Присоединяйтесь к курсу машинного обучения от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.