Yeni Başlayanlar İçin En Popüler 5 TensorFlow Projesi [222]

Makine Öğrenimi sektör ve çevremizdeki dünya üzerindeki kavrayışını güçlendirmeye devam ederken, onunla birlikte ortaya çıkan yeni bir trend var: TensorFlow'un yükselişi. Google Brain ekibi tarafından geliştirilen TensorFlow, şu anda en popüler ML ve Derin Öğrenme çerçevesinden biridir.

TensorFlow, sayısal hesaplamalar ve Makine Öğrenimi için tasarlanmış Python tabanlı bir açık kaynaklı kitaplıktır. Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme algoritmaları ve modellerinin en seçkin çeşitlerini içerir.

TensorFlow, gelecekteki sonuçların ince ayarını yaparken veri toplama, model eğitimi ve tahmin sunma süreçlerini kolaylaştırır. Bu uygulamaları yüksek performanslı C++'da yürütürken, onunla uygulamalar oluşturmak için uygun bir ön uç API'si oluşturmak için Python'u kullanır.

TensorFlow, bilgisayarla görme, ses tanıma, NLP vb. dahil olmak üzere AI ve ML özelliklerinin uygulamalara dahil edilmesini hızlandırdığından, giderek artan sayıda şirket ML çerçevesini benimsiyor. SnapChat, AirBnB, Dropbox, Airbus ve Uber gibi sektördeki bazı büyük isimlerin TensorFlow'dan yararlanma konusundaki başarı öyküleri, diğerlerini de onların ayak izlerini takip etmeye itiyor. TensorFlow, Makine Öğrenimi için en iyi Python kitaplıklarından biridir.

TensorFlow'un artan popülaritesi, Veri Bilimi meraklılarını çerçeveyi kullanmaya ve gerçek dünya uygulamaları için TensorFlow modelleri oluşturmaya itiyor.

En İlginç TensorFlow Projeleri

1. Vahşi Göz

Yasadışı vahşi yaşam ve bitki ticareti pazarının yılda 70-213 milyar dolar değerinde olduğu tahmin ediliyor. Bu yasadışı ticaret faaliyetleri sadece ekosistemin dengesine zarar vermekle kalmıyor, aynı zamanda dünya çapında ülkelerin işletmelerini ve turizmini de olumsuz etkiliyor. WildEye projesi, vahşi yaşam kaçakçılığını ve insan-yaban hayatı çatışmalarını kontrol altında tutmak için oluşturuldu.

TensorFlow tabanlı bu proje, bu tür yasa dışı faaliyetler her algılandığında bir alarmı algılamak ve göndermek için Derin Öğrenme ve Nesnelerin İnterneti'ndeki (IoT) en son teknolojilerden yararlanır. WildEye sistemi, Kenya'daki yaban hayatı koruma bölgelerinin çeşitli yerlerinde, orada gelişen türler, popülasyonları, faaliyetleri ve bulundukları yerler hakkında veri toplamak ve izlemek için konuşlandırılmıştır.

Bu, oradaki vahşi yaşam ve bitki türlerinin kapsamlı bir resmini çizecek olsa da, korunan alanların kenarındaki görüntüleri neredeyse gerçek zamanlı olarak analiz edebilen ağ bağlantılı kamera tuzakları, kaçak avlanmaya karşı mücadelede etkili bir araçtır.

2. Farmaid: Bitki Hastalık Tespit Robotu

Kaynak

Evet, doğru duydunuz! Farmaid, bir sera içinde otonom olarak dolaşabilen ve bitki hastalıklarını tanımlayabilen TensorFlow tabanlı bir ML Robotudur. Proje, plantvillage.psu.edu ve iita.org'un çalışmalarından ilham aldı ve fikir, bitkilere veya toprağa zarar vermeden çiftlik ortamında hareket edebilen ve hastalıklı bitkileri veya bitkileri nesne algılama kullanarak tanımlayabilen otonom bir robot tasarlamaktı. teknik.

Geleneksel yaklaşımda, insan çiftçilerin hastalıklı ekimi manuel olarak tanımlaması ve işaretlemesi gerekir, bu da hem zaman alıcı hem de emek yoğundur. Bu konuda yardımcı olabilecek telefonlar olsa da, verimli algılama için her zaman tüm özelliklere sahip olmayabilirler. Bu, Farmaid'in çözebileceği bir şey.

3. Metre Hizmetçi Monitörü

John Naaulty, Meter Maid Monitor'ü Eylül 2016'da TechCrunch Disrupt Hackathon'da başlattı . Meter Maid Monitor, TensorFlow görüntü sınıflandırmasını bir Raspberry Pi hareket algılama ve hız ölçümü ile birleştirir. Amaç, insanların park cezalarından kaçınmasına yardımcı olabilecek bir şey yaratmaktı.

John'a göre, Meter Maid Monitor ile "biri, geçen bir Meter Maid'i bildiren bir metin mesajı yoluyla bir bildirimin geleceğini bilerek arabalarını park edebilir." Uyarı, park alanında kendilerine verilen iki saatlik park süresi sınırını başlatacaktır. Meter Maid Monitor, bir kamera modülü ile Raspberry Pi ve hareket dedektörü olarak OpenCV kullanır.

Kamera trafiği izler ve görüntüleri yakalar ve ardından bunları AWS'ye yükler; burada TensorFlow üzerinde çalışan bir EC2 bulut sunucusu görüntü tanıma gerçekleştirir. Sistem, Meter Maid araçlarını tanımak üzere eğitilmiştir ve görüntünün bir Meter Maid eşleşmesi olduğu ortaya çıktığında, Twilio aracılığıyla görüntüye bağlantı içeren bir mesaj gönderir.

4. GÖRÜŞ

Kaynak

SIGHT, görme engelliler için etraflarında olup bitenleri anlamlandırmalarını sağlayan bir akıllı gözlüktür. TensorFlow ve Google Android Things tarafından desteklenen SIGHT'ın üç temel bileşeni vardır: Raspberry Pi 3 (Android Things tarafından desteklenir), kamera ve düğme. Görme engelli bir kişi SIGHT cihazındaki düğmeye bastığında, önlerindeki sahnenin bir görüntüsünü yakalar. Bu görüntü daha sonra, resimdeki nesneleri algılayan ve SIGHT sesli asistanı aracılığıyla kişiye çevresi hakkında yardımcı olan TensorFlow kullanılarak analiz edilir.

Temiz, değil mi?

5. Sudoku Çözücü Botu

Sudoku'nun ne olduğunu bilmeyenler için basit matematik kurallarına bağlı kaldığı için bilgisayarların çözebileceği dijital bir bilmecedir.

Kaynak

Adından da anlaşılacağı gibi, Sudoku Çözücü Bot, Sudoku ızgaralarını çözebilir ve doldurabilir. Bu robotun yaratılmasının ardındaki fikir, Sudoku ızgaralarını analiz edebilen, bulmacanın eksik parçalarını bulabilen ve ızgarayı doldurabilen otonom bir sistem inşa etmekti.

Kaynak

Sudoku Çözücü Bot'un donanımı Raspberry Pi 3 ve bir kameradan oluşur. Kamera, çözülecek ızgaranın fotoğrafını çeker. Görüntü daha sonra TensorFlow görüntü işleme kullanılarak önceden işlenir. Her ızgara, daha sonra bir sinir ağı kullanılarak görüntü tanıma yoluyla analiz edilen bireysel kutuları çıkarmak için bölümlere ayrılır.

Sürecin sonunda bot, boşlukları doldurmak için kullanılabilecek ızgaranın sayısal bir temsilini sunar. Şimdi Raspberry Pi devreye giriyor - botun motorlarını kontrol ediyor ve Sudoku ızgarasını doldurmasına yardımcı oluyor.

Çözüm

TensorFlow'un kullanım kolaylığı faktörü ve yapay zeka ve makine öğrenimi özelliklerinin kusursuz birleşimi, onu model oluşturma denemeleri için uygun hale getirir. Yalnızca beş TensorFlow tabanlı projeyi adlandırmış olsak da, bunlar kadar heyecan verici çok sayıda başka proje var. Dünyanın dört bir yanındaki Veri Bilimi meraklıları, gerçek dünya senaryosunda anlamlı bir etkiye sahip olabilecek böyle harika projeler oluşturmaya aktif olarak katkıda bulunuyor.

TensorFlow'u öğrenmeyi ve Makine öğrenimi ve yapay zekada uzmanlaşmayı merak ediyorsanız, IIIT-B ve Liverpool John Moores Üniversitesi ile gelişmiş bir Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka kursuyla kariyerinizi artırın.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursuna Katılın . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.