Cómo construir proyectos DIY AI con Google TensorFlow y Raspberry Pi

El aprendizaje automático es el tema en boca de todos. Es fácil ver por qué. Es el futuro de la manipulación de datos y ya se utiliza en casi todos los entornos empresariales modernos. ¿Pero puede combinarse con una Raspberry Pi? ¿El Pi está a la altura de la tarea de mantener una red neuronal que funcione? Con Google TensorFlow, puede!

Aquí le mostramos cómo instalar TensorFlow en una Raspberry Pi, con algunos ejemplos de uso..

Qué es TensorFlow?

Antes de sumergirse en ejemplos de cómo se usa TensorFlow, vale la pena saber qué es en realidad.

En resumen, TensorFlow es la red neuronal entrenable de Google, que puede realizar muchas tareas diferentes. Al aprender activamente de un conjunto de datos curado por el usuario, las redes neuronales de TensorFlow hacen predicciones precisas cuando se le dan nuevos datos.

En resumen, las redes neuronales TensorFlow. pensar.

Consulte nuestra lista de ejemplos de Tensorflow. ¿Qué es Google TensorFlow? Ejemplos y tutoriales de código abierto ¿Qué es Google TensorFlow? Ejemplos y tutoriales de código abierto TensorFlow, aprendizaje automático y redes neuronales. Aquí hay una descripción general rápida de lo que es, por qué es útil y cómo aprenderlo. Leer más para más información..

Cómo instalar TensorFlow

Si bien la comprensión del tema del aprendizaje automático requiere un estudio serio, el uso básico de TensorFlow es fácil de seguir. Nuestro tutorial de Reconocimiento de imágenes con TensorFlow Comenzar con el Reconocimiento de imágenes utilizando TensorFlow y Raspberry Pi Comenzar con el Reconocimiento de imágenes utilizando TensorFlow y Raspberry Pi ¿Desea familiarizarse con el reconocimiento de imágenes? Gracias a Tensorflow y una Raspberry Pi, puede comenzar de inmediato. Leer más cubre la instalación de la biblioteca en tu Pi. También cubre las pruebas y la ejecución del programa de clasificación de imágenes Inception básico..

En este caso, TensorFlow proporciona una red neuronal ya entrenada. Todo lo que el usuario debe hacer es ingresar el tipo de datos correcto, y TensorFlow adivinará qué contiene la imagen. Incluso la implementación básica de TensorFlow es capaz de clasificar imágenes en 1000 clases. Consigue una sorprendente cantidad correcta!

Pero, ¿qué más se puede hacer con TensorFlow en la Raspberry Pi??

Reconocimiento Portátil de Imágenes

Hemos explicado cómo hacer una cámara web inteligente. Cámara de seguridad de red Pan & Tilt con Raspberry Pi Cámara de seguridad Pan y Tilt de red con Raspberry Pi. Aprenda cómo hacer cámaras de seguridad pan y tilt visibles remotamente con una Raspberry Pi. Este proyecto se puede completar en una mañana con solo las partes más simples. Lea más antes, pero este clasificador de imagen móvil parlante lo lleva a un nuevo nivel.

Esta publicación detallada describe la configuración del hardware y el software personalizado integrado con el clasificador de imágenes Inception. El código de ejemplo muestra lo fácil que es integrar TensorFlow con un proyecto (siempre que te sientas cómodo con los conceptos básicos del lenguaje de programación Python 5 cursos que te llevarán de principiante a profesional de Python 5 cursos que te llevarán desde principiante de Python a Pro Estos cinco cursos le enseñarán todo acerca de la programación en Python, uno de los idiomas más populares que existen en este momento. Leer más). El artículo entra en gran detalle sobre el proceso de reconocimiento de imágenes. Es un excelente recurso en general para cualquier persona interesada en el campo..

Un elemento excelente de esta configuración puede no estar claro inicialmente:

“Un bono adicional que muchos señalaron es que, una vez instalado, no se requiere acceso a Internet.”

El reconocimiento de imagen anterior siempre se ha basado en una gran cantidad de tiempo de procesamiento o una conexión a Internet. Una Pi no siempre puede pasar información a la nube y tiene un poder de procesamiento limitado. Esta es la solución, un reconocedor de objetos fuera de línea autónomo que puedes hacer en casa. Incluso te dirá lo que está mirando. ¿No es maravilloso el futuro??

Espejo mágico TensorFlow

Casera inteligente (o “mágico”) los espejos son lo mejor que puedes construir Cómo convertir una pantalla de computadora portátil antigua en un espejo mágico Cómo convertir una pantalla de computadora portátil antigua en un espejo mágico Los espejos inteligentes son dispositivos únicos que puedes usar para inyectar algo de magia en tu hogar. Te mostramos cómo construir uno con una Raspberry Pi. Lee mas . Requerir solo un Pi y una vieja pantalla de computadora portátil junto con suministros básicos de bricolaje, es un gran proyecto para principiantes. Alasdair Allan decidió no conformarse con el espejo inteligente promedio y construyó el espejo mágico TensorFlow con reconocimiento de voz.

Insatisfecho con el costo del reconocimiento de voz basado en la web, Alasdair optó por TensorFlow como una alternativa fuera de línea. La integración del modelo de reconocimiento de voz pre-entrenado de TensorFlow en el código del kit AIY ya utilizado agrega palabras de activación personalizadas al proyecto.

Google reunió un conjunto de datos con más de 65,000 palabras de colaboración colectiva. Este conjunto de datos de código abierto entrenó a la red neuronal para entender algunas palabras.

En este caso, agregó varias palabras de activación posibles pero aún se encuentra con un problema familiar de aprendizaje automático: se necesitan muchos datos para entrenar una red neuronal.

A menos que esté dispuesto a crear un conjunto de datos único con decenas de miles de entradas, está limitado a lo que está disponible gratuitamente. Este proyecto muestra las limitaciones de TensorFlow en el Pi en su estado actual. Es totalmente funcional, pero impulsa las capacidades computacionales de la PI. Al igual que con todas las nuevas tecnologías, esta implementación temprana es un vistazo al futuro de los dispositivos domésticos inteligentes.

Coche TensorFlow Autónomo RC

Teniendo en cuenta la historia de Google con los autos que conducen por sí mismos Cómo funcionan los autos que conducen por sí mismos: las tuercas y los pernos detrás del programa de automóviles autónomos de Google Cómo funcionan los autos que conducen por sí mismos: las tuercas y los pernos detrás del programa de automóviles autónomos de Google. Dormir, comer o ponerse al día con tus blogs favoritos es un concepto que es igualmente atractivo y aparentemente lejano y demasiado futurista para que realmente suceda. Leer más, no es de extrañar que TensorFlow sea adecuado para la conducción autónoma.

El DeepPiCar es un excelente ejemplo de este tipo de red neuronal en acción. Junto con el control remoto estándar, este robot Raspberry Pi presenta algo completamente más inteligente. Entrenado en un conjunto de datos provisto en la página del proyecto GitHub, la red aprende a mantenerse en una pista predeterminada.

Este proyecto no es para principiantes. El hardware requerido se puede encontrar en casi cualquier kit de robot barato. La implementación del software requiere un conocimiento más profundo. Debes tener un buen conocimiento del aprendizaje automático antes de comenzar..

Clasificador automático de pepino

Una de las implementaciones más conocidas de TensorFlow on the Pi, el clasificador de pepinos de Makoto Koike es un signo de lo que vendrá.

La clasificación de productos frescos para diferentes mercados es un costo masivo para los proveedores más pequeños. La clasificación de los pepinos por tamaño y calidad es una tarea que hasta hace poco solo podía realizarla un operador humano. La clasificación por máquina era muy difícil de conseguir y costosa. TensorFlow resuelve este problema al clasificar los pepinos en tiempo real a través de la cámara.

Utilizando más de 7000 imágenes de pepinos, Makoto entrenó una red neuronal para distinguir entre diferentes tipos. En funcionamiento, las cámaras web capturan imágenes desde tres ángulos. El Pi clasifica las imágenes, antes de enviarlas a un servidor Linux para su posterior clasificación. El resultado activa una cinta transportadora y un sistema servo que clasifica los pepinos en cajas.

El comienzo de algo inteligente

Hemos visto Raspberry Pi usado para todo. 20 Usos impresionantes para una Raspberry Pi 20 Usos impresionantes para una Raspberry Pi Con tantos proyectos geniales para la Raspberry Pi, puede ser difícil decidir qué hacer. En esta mega guía, redondeamos 20 de los mejores proyectos del mundo. Lea más, por lo que no es sorprendente que TensorFlow haya llegado a él. The Pi se esfuerza por mantenerse al día con las demandas del aprendizaje automático, pero es excelente para aprender lo básico. ¿Qué es el aprendizaje automático? El curso gratuito de Google lo rompe por ti ¿Qué es el aprendizaje automático? El curso gratuito de Google lo rompe para usted Google ha diseñado un curso en línea gratuito para enseñarle los fundamentos del aprendizaje automático. Lee mas .

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