最受初学者欢迎的 5 个 TensorFlow 项目 [2022]

随着机器学习不断加强对行业和我们周围世界的掌握，随之出现了一种新趋势——TensorFlow 的兴起。 TensorFlow 由 Google Brain 团队开发，是目前最流行的机器学习和深度学习框架之一。

TensorFlow 是一个基于 Python 的开源库，专为数值计算和机器学习而设计。 它结合了最精选的机器学习和深度学习算法和模型。

TensorFlow 简化了数据采集、模型训练和服务预测的过程，同时还能微调未来的结果。 它使用 Python 创建一个方便的前端 API，用于使用它构建应用程序，同时在高性能 C++ 中执行这些应用程序。

由于 TensorFlow 加快了将 AI 和 ML 功能（包括计算机视觉、语音识别、NLP 等）整合到应用程序中，越来越多的公司正在采用 ML 框架。 SnapChat、AirBnB、Dropbox、Airbus 和 Uber 等业内知名企业在利用 TensorFlow 方面的成功故事正在推动其他人效仿他们的脚步。 TensorFlow 是用于机器学习的顶级 Python 库之一。

TensorFlow 的日益普及正在推动数据科学爱好者使用该框架并为实际应用构建 TensorFlow 模型。

最有趣的 TensorFlow 项目

1.野眼

非法野生动植物贸易市场估计每年价值 70-2130 亿美元。 这些非法贸易活动不仅损害了生态系统的平衡，而且还对世界各国的商业和旅游业产生了不利影响。 WildEye 项目旨在控制野生动物贩运和人类与野生动物之间的冲突。

这个基于 TensorFlow 的项目利用深度学习和物联网 (IoT) 的最新技术来检测并在每次检测到任何此类非法活动时发出警报。 WildEye 系统部署在肯尼亚野生动物保护区的各个地方，用于监测和收集有关那里繁衍生息的物种、它们的种群、活动和下落的数据。

虽然这将全面描绘那里的野生动物和植物物种，但网络摄像头陷阱能够近乎实时地分析保护区边缘的图像，是打击偷猎的有效工具。

2. Farmaid：植物病害检测机器人

资源

是的，你听到的是对的！ Farmaid 是一个基于 TensorFlow 的机器学习机器人，它可以在温室内自动驾驶并识别植物的疾病。 该项目从 Plantvillage.psu.edu 和 iita.org 的工作中汲取灵感，其想法是设计一种自主机器人，该机器人可以在农场环境中四处走动，而不会损坏植物或土壤，并使用物体检测识别病害作物或植物技术。

在传统方法中，人类农民必须手动识别和标记病害种植园，这既费时又费力。 虽然有些手机可以帮助解决这个问题，但它们并不总是具备高效检测的所有功能。 这是Farmaid可以解决的问题。

3.仪表女佣监视器

John Naulty 于 2016 年 9 月在TechCrunch Disrupt Hackathon上推出了 Meter Maid Monitor。Meter Maid Monitor 将 TensorFlow 图像分类与 Raspberry Pi 运动检测和速度测量相结合。 目标是创造一些可以帮助人们避免停车罚单的东西。

根据 John 的说法，有了 Meter Maid Monitor，“人们可以停放他们的汽车，因为他们知道会通过短信通知他们有经过的 Meter Maid。” 警报将开始在停车区分配给他们的两小时停车时间限制。 Meter Maid Monitor 使用带有摄像头模块的 Raspberry Pi 和 OpenCV 作为运动检测器。

摄像头监控流量并捕获图像，然后将它们上传到 AWS，在那里运行在 TensorFlow 上的 EC2 实例执行图像识别。 该系统经过训练可以识别 Meter Maid 车辆，并且每当图像与 Meter Maid 匹配时，它会通过Twilio发送一条带有图像链接的消息。

4. 视线

资源

SIGHT 是一副为盲人设计的智能眼镜，可以让他们了解周围发生的事情。 由 TensorFlow 和 Google Android Things 提供支持），SIGHT 具有三个核心组件 - Raspberry Pi 3（由 Android Things 支持）、一个摄像头和一个按钮。 当盲人按下 SIGHT 设备上的按钮时，它会捕捉到他们面前场景的图像。 然后使用 TensorFlow 分析该图像，该 TensorFlow 检测图片中的对象并通过 SIGHT 语音助手帮助人们了解周围环境。

整洁，对吧？

5.数独求解器机器人

对于那些不知道数独是什么的人来说，这是一个计算机可以解决的数字难题，因为它们遵循简单的数学规则。

资源

顾名思义，Sudoku Solver Bot 可以解决和填充数独网格。 创建这个机器人背后的想法是构建一个可以分析数独网格、找出拼图缺失部分并填充网格的自治系统。

资源

Sudoku Solver Bot 的硬件由 Raspberry Pi 3 和一个摄像头组成。 相机拍摄要解决的网格的照片。 然后使用 TensorFlow 图像处理对图像进行预处理。 每个网格都被分割以提取单个框，然后使用神经网络通过图像识别对其进行分析。

在流程结束时，机器人会提供网格的数字表示，可用于填补空白。 现在 Raspberry Pi 开始运作——它控制机器人的电机并帮助它填充数独网格。

结论

TensorFlow 的易用性因素以及 AI 和 ML 功能的无缝结合使其适合用于模型构建实验。 虽然我们只列出了五个基于 TensorFlow 的项目，但还有许多其他项目与这些项目一样令人兴奋。 世界各地的数据科学爱好者都在积极参与创建这样的奇妙项目，这些项目可以在现实世界的场景中产生有意义的影响。

如果您有兴趣学习 TensorFlow 并掌握机器学习和 AI，请通过 IIIT-B 和利物浦约翰摩尔斯大学的机器学习和 AI 高级课程提升您的职业生涯。

加入世界顶尖大学的机器学习课程。 获得硕士、Executive PGP 或高级证书课程以加快您的职业生涯。