5 โครงการ TensorFlow ยอดนิยมสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

ในขณะที่แมชชีนเลิร์นนิงยังคงเสริมความแข็งแกร่งให้กับอุตสาหกรรมและโลกรอบตัวเรา จึงมีแนวโน้มใหม่ที่กำลังเกิดขึ้น นั่นคือ TensorFlow ที่เพิ่มขึ้น TensorFlow พัฒนาโดยทีม Google Brain เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์ก ML และ Deep Learning ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในขณะนี้

TensorFlow เป็นไลบรารีโอเพ่นซอร์สที่ใช้ Python ออกแบบมาสำหรับการคำนวณเชิงตัวเลขและการเรียนรู้ของเครื่อง ประกอบด้วยอัลกอริธึมและแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก

TensorFlow ช่วยลดขั้นตอนของการเก็บข้อมูล การฝึกโมเดล และการคาดการณ์การให้บริการ ในขณะเดียวกันก็ปรับผลลัพธ์ในอนาคตอย่างละเอียด มันใช้ Python เพื่อสร้าง front-end API ที่สะดวกสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันด้วยในขณะที่รันแอปพลิเคชันเหล่านั้นใน C ++ ประสิทธิภาพสูง

เนื่องจาก TensorFlow เร่งการรวมคุณสมบัติ AI และ ML ซึ่งรวมถึงการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การจดจำเสียง NLP ฯลฯ ลงในแอปพลิเคชัน บริษัทจำนวนมากขึ้นจึงนำกรอบงานสำหรับ ML มาใช้ เรื่องราวความสำเร็จของยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมอย่าง SnapChat, AirBnB, Dropbox, Airbus และ Uber ในการใช้ประโยชน์จาก TensorFlow กำลังผลักดันให้ผู้อื่นเดินตามรอยเท้าของพวกเขา TensorFlow เป็นหนึ่งในไลบรารี Python อันดับต้น ๆ สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

ความนิยมที่เพิ่มขึ้นของ TensorFlow ทำให้ผู้ที่ชื่นชอบ Data Science คุ้นเคยกับกรอบงานและสร้างแบบจำลอง TensorFlow สำหรับการใช้งานจริง

โครงการ TensorFlow ที่น่าสนใจที่สุด

1. ไวลด์อาย

ตลาดการค้าสัตว์ป่าและพืชผิดกฎหมายมีมูลค่าประมาณ 70-213 พันล้านดอลลาร์ต่อปี กิจกรรมการค้าที่ผิดกฎหมายเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำลายความสมดุลของระบบนิเวศเท่านั้น แต่ยังส่งผลเสียต่อธุรกิจและการท่องเที่ยวของประเทศต่างๆ ทั่วโลกอีกด้วย โครงการ WildEye สร้างขึ้นเพื่อควบคุมการค้าสัตว์ป่าและความขัดแย้งระหว่างมนุษย์กับสัตว์ป่า

โครงการที่ใช้ TensorFlow นี้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีล่าสุดใน Deep Learning และ Internet of Things (IoT) เพื่อตรวจจับและส่งการแจ้งเตือนทุกครั้งที่ตรวจพบกิจกรรมที่ผิดกฎหมายดังกล่าว ระบบ WildEye ถูกนำไปใช้ในส่วนต่างๆ ของเขตคุ้มครองสัตว์ป่าในเคนยา เพื่อติดตามและรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสายพันธุ์ที่เจริญเติบโตที่นั่น จำนวนประชากร กิจกรรมของพวกมัน และที่อยู่ของพวกมัน

แม้ว่าวิธีนี้จะวาดภาพสัตว์ป่าและพันธุ์พืชได้อย่างครอบคลุม แต่กล้องดักสัตว์แบบเครือข่ายที่สามารถวิเคราะห์ภาพบริเวณขอบของพื้นที่คุ้มครองแบบเกือบเรียลไทม์เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการต่อสู้กับการลักลอบล่าสัตว์

2. Farmaid: หุ่นยนต์ตรวจโรคพืช

แหล่งที่มา

ใช่คุณได้ยินถูกต้องแล้ว! Farmaid เป็นหุ่นยนต์ ML ที่ใช้ TensorFlow ซึ่งสามารถขับรถไปรอบๆ ด้วยตนเองภายในเรือนกระจกและระบุโรคของพืชได้ โปรเจ็กต์นี้ได้รับแรงบันดาลใจจากงานของ plantvillage.psu.edu และ iita.org โดยมีแนวคิดในการออกแบบหุ่นยนต์อิสระที่สามารถเคลื่อนที่ไปมาในสภาพแวดล้อมของฟาร์มได้โดยไม่ทำลายพืชหรือดิน และระบุพืชที่เป็นโรคโดยใช้การตรวจจับวัตถุ เทคนิค.

ในแนวทางทั่วไป เกษตรกรที่เป็นมนุษย์ต้องระบุและทำเครื่องหมายพื้นที่เพาะปลูกที่เป็นโรคด้วยตนเอง ซึ่งใช้เวลานานและต้องใช้แรงงานมาก แม้ว่าจะมีโทรศัพท์ที่ช่วยในเรื่องนี้ แต่ก็ไม่ได้มีคุณสมบัติทั้งหมดสำหรับการตรวจจับที่มีประสิทธิภาพเสมอไป นี่คือสิ่งที่ Farmaid สามารถแก้ไขได้

3. มอนิเตอร์เมดมอนิเตอร์

John Naulty เปิดตัว Meter Maid Monitor ที่ TechCrunch Disrupt Hackathon ในเดือนกันยายน 2559 Meter Maid Monitor ได้รวมการจำแนกประเภทภาพ TensorFlow เข้ากับการตรวจจับการเคลื่อนไหวของ Raspberry Pi และการวัดความเร็ว เป้าหมายคือการสร้างบางสิ่งที่สามารถช่วยให้ผู้คนหลีกเลี่ยงตั๋วจอดรถได้

ตามที่ John บอกกับ Meter Maid Monitor “ใครๆ ก็จอดรถได้ โดยรู้ว่าจะมีการแจ้งเตือนผ่านข้อความแจ้งเตือนถึง Meter Maid ที่ผ่านไป” การแจ้งเตือนจะเริ่มการจำกัดเวลาจอดรถสองชั่วโมงที่จัดสรรไว้สำหรับพวกเขาในพื้นที่จอดรถ Meter Maid Monitor ใช้ Raspberry Pi พร้อมโมดูลกล้องและ OpenCV เป็นเครื่องตรวจจับความเคลื่อนไหว

กล้องจะตรวจสอบการรับส่งข้อมูลและจับภาพหลังจากนั้นจะอัปโหลดไปยัง AWS โดยที่อินสแตนซ์ EC2 ที่ทำงานบน TensorFlow จะทำการจดจำภาพ ระบบได้รับการฝึกฝนให้รู้จักยานพาหนะของ Meter Maid และเมื่อใดก็ตามที่ภาพกลายเป็นการแข่งขัน Meter Maid ก็จะส่งข้อความผ่าน Twilio พร้อมลิงก์ไปยังภาพ

4. การมองเห็น

แหล่งที่มา

SIGHT คือแว่นตาอัจฉริยะสำหรับคนตาบอดที่ช่วยให้พวกเขาเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นรอบตัวพวกเขา ขับเคลื่อนโดย TensorFlow และ Google Android Things) SIGHT มีส่วนประกอบหลักสามอย่าง – Raspberry Pi 3 (สนับสนุนโดย Android Things) กล้อง และปุ่ม เมื่อคนตาบอดกดปุ่มบนอุปกรณ์ SIGHT จะจับภาพของฉากตรงหน้าพวกเขา ภาพนี้จะถูกวิเคราะห์โดยใช้ TensorFlow ที่ตรวจจับวัตถุในภาพและช่วยเหลือบุคคลเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมผ่านผู้ช่วยเสียงของ SIGHT

เรียบร้อยใช่มั้ย?

5. Sudoku Solver Bot

สำหรับผู้ที่ไม่ทราบว่าซูโดกุคืออะไร มันเป็นปริศนาดิจิทัลที่คอมพิวเตอร์สามารถแก้ได้เนื่องจากพวกเขาปฏิบัติตามกฎทางคณิตศาสตร์อย่างง่าย

แหล่งที่มา

ตามชื่อที่แนะนำ Sudoku Solver Bot สามารถแก้ปัญหาและเติมกริด Sudoku ได้ แนวคิดเบื้องหลังการสร้างบอทนี้คือการสร้างระบบอัตโนมัติที่สามารถวิเคราะห์กริดซูโดกุ หาชิ้นส่วนที่หายไปของปริศนา และเติมตาราง

แหล่งที่มา

ฮาร์ดแวร์ของ Sudoku Solver Bot ประกอบด้วย Raspberry Pi 3 และกล้องหนึ่งตัว กล้องถ่ายภาพตารางเพื่อแก้ไข รูปภาพจะได้รับการประมวลผลล่วงหน้าโดยใช้การประมวลผลภาพ TensorFlow แต่ละตารางจะถูกแบ่งส่วนเพื่อแยกกล่องแต่ละกล่องซึ่งจะถูกวิเคราะห์ผ่านการจดจำภาพโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม

เมื่อสิ้นสุดกระบวนการ บอทจะส่งการแสดงตัวเลขของกริดที่สามารถใช้เติมช่องว่างได้ ตอนนี้ Raspberry Pi เริ่มทำงานแล้ว โดยทำหน้าที่ควบคุมมอเตอร์ของบอทและช่วยเติมตาราง Sudoku

บทสรุป

ปัจจัยที่ใช้งานง่ายของ TensorFlow และการรวมคุณสมบัติ AI และ ML เข้าด้วยกันอย่างราบรื่นทำให้เหมาะสำหรับการทดลองสร้างแบบจำลอง แม้ว่าเราจะระบุชื่อโปรเจ็กต์ที่ใช้ TensorFlow เพียงห้าโปรเจ็กต์ แต่ก็มีโปรเจ็กต์อื่นอีกมากมายที่น่าตื่นเต้นเช่นนี้ ผู้ที่ชื่นชอบ Data Science ทั่วโลกต่างมีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในการสร้างโครงการที่ยอดเยี่ยมที่สามารถมีผลกระทบอย่างมีความหมายในสถานการณ์จริง

หากคุณอยากเรียนรู้ TensorFlow และเชี่ยวชาญด้าน Machine Learning และ AI ให้เพิ่มอาชีพของคุณด้วยหลักสูตร Machine Learning และ AI ขั้นสูงด้วย IIIT-B และ Liverpool John Moores University

เข้าร่วม หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่อง จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว