I 5 progetti TensorFlow più popolari per principianti [2022]

Mentre il Machine Learning continua a rafforzare la sua presa sul settore e sul mondo che ci circonda, c'è una nuova tendenza che sta emergendo con esso: l'ascesa di TensorFlow. Sviluppato dal team di Google Brain, TensorFlow è uno dei framework ML e Deep Learning più popolari al momento.

TensorFlow è una libreria open source basata su Python progettata per calcoli numerici e Machine Learning. Incorpora l'assortimento più selezionato di algoritmi e modelli di Machine Learning e Deep Learning.

TensorFlow semplifica i processi di acquisizione dei dati, addestramento del modello e elaborazione delle previsioni, ottimizzando al contempo i risultati futuri. Utilizza Python per creare una comoda API front-end per la creazione di applicazioni durante l'esecuzione di tali applicazioni in C++ ad alte prestazioni.

Poiché TensorFlow accelera l'incorporazione di funzionalità di intelligenza artificiale e ML, tra cui visione artificiale, riconoscimento vocale, NLP e così via, nelle applicazioni, un numero crescente di aziende sta adottando il framework per ML. Le storie di successo di alcuni dei grandi nomi del settore come SnapChat, AirBnB, Dropbox, Airbus e Uber nello sfruttare TensorFlow stanno spingendo altri a seguire le loro orme. TensorFlow è una delle migliori librerie Python per Machine Learning.

La crescente popolarità di TensorFlow sta spingendo gli appassionati di Data Science a familiarizzare con il framework e a creare modelli TensorFlow per applicazioni del mondo reale.

I progetti TensorFlow più interessanti

1. Occhio selvatico

Si stima che il mercato illecito di fauna selvatica e piante valga tra i 70 ei 213 miliardi di dollari l'anno. Queste attività commerciali illegali non solo danneggiano l'equilibrio dell'ecosistema, ma influiscono negativamente anche sulle imprese e sul turismo dei paesi di tutto il mondo. Il progetto WildEye è stato creato per tenere sotto controllo il traffico di animali selvatici e i conflitti uomo-fauna selvatica.

Questo progetto basato su TensorFlow sfrutta le ultime tecnologie in Deep Learning e Internet of Things (IoT) per rilevare e inviare un allarme ogni volta che viene rilevata una tale attività illegale. Il sistema WildEye è distribuito in varie parti delle zone protette della fauna selvatica in Kenya per monitorare e raccogliere dati sulle specie che vi prosperano, le loro popolazioni, le loro attività e dove si trovano.

Sebbene ciò dipingerà un quadro completo della fauna selvatica e delle specie vegetali presenti, le trappole fotografiche in rete, in grado di analizzare le immagini ai margini delle aree protette quasi in tempo reale, sono uno strumento efficace nella lotta al bracconaggio.

2. Farmmaid: robot per il rilevamento di malattie delle piante

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Sì, hai sentito bene! Farmaid è un robot ML basato su TensorFlow che può guidare autonomamente all'interno di una serra e identificare le malattie delle piante. Il progetto si è ispirato al lavoro di plantvillage.psu.edu e iita.org e l'idea era di progettare un robot autonomo in grado di muoversi in un ambiente agricolo senza danneggiare le piante o il suolo e identificare colture o piante malate utilizzando il rilevamento di oggetti tecnica.

Nell'approccio convenzionale, gli agricoltori umani devono identificare e contrassegnare manualmente le piantagioni malate, il che richiede tempo e manodopera. Sebbene ci siano telefoni che possono aiutare in questo, non sempre hanno tutte le funzionalità per un rilevamento efficiente. Questo è qualcosa che Farmaid può risolvere.

3. Monitor della cameriera del contatore

John Naulty ha lanciato Meter Maid Monitor al TechCrunch Disrupt Hackathon nel settembre 2016. Meter Maid Monitor combina la classificazione dell'immagine TensorFlow con un rilevamento del movimento Raspberry Pi e la misurazione della velocità. L'obiettivo era creare qualcosa che potesse aiutare le persone a evitare i biglietti per il parcheggio.

Secondo John, con Meter Maid Monitor "si può parcheggiare la propria auto, sapendo che arriverà una notifica tramite messaggio di testo che li avviserà di un Meter Maid di passaggio". L'allerta comincerebbe il limite di due ore di sosta loro assegnato nell'area di parcheggio. Il Meter Maid Monitor utilizza Raspberry Pi con un modulo fotocamera e OpenCV come rilevatore di movimento.

La telecamera monitora il traffico e acquisisce le immagini, dopodiché le carica su AWS, dove un'istanza EC2 in esecuzione su TensorFlow esegue il riconoscimento delle immagini. Il sistema è addestrato per riconoscere i veicoli Meter Maid e ogni volta che l'immagine risulta essere una corrispondenza Meter Maid, invia un messaggio tramite Twilio con un collegamento all'immagine.

4. VISTA

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SIGHT è un paio di occhiali intelligenti per non vedenti che consente loro di dare un senso a ciò che accade intorno a loro. Basato su TensorFlow e Google Android Things), SIGHT ha tre componenti principali: un Raspberry Pi 3 (supportato da Android Things), una fotocamera e un pulsante. Quando una persona non vedente preme il pulsante sul dispositivo SIGHT, acquisisce un'immagine della scena davanti a loro. Questa immagine viene quindi analizzata utilizzando TensorFlow che rileva gli oggetti nell'immagine e assiste la persona nell'ambiente circostante tramite l'assistente vocale SIGHT.

Pulito, giusto?

5. Robot risolutore di sudoku

Per coloro che non sono a conoscenza di cosa sia il Sudoku, è un puzzle digitale che i computer possono risolvere poiché aderiscono a semplici regole matematiche.

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Come suggerisce il nome, il Sudoku Solver Bot può risolvere e riempire le griglie di Sudoku. L'idea alla base della creazione di questo bot era quella di costruire un sistema autonomo in grado di analizzare le griglie di Sudoku, capire i pezzi mancanti del puzzle e riempire la griglia.

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L'hardware del Sudoku Solver Bot è costituito da Raspberry Pi 3 e una fotocamera. La fotocamera scatta la foto della griglia da risolvere. L'immagine viene quindi preelaborata utilizzando l'elaborazione delle immagini TensorFlow. Ogni griglia viene segmentata per estrarre singole caselle che vengono poi analizzate tramite il riconoscimento delle immagini utilizzando una rete neurale.

Alla fine del processo, il bot fornisce una rappresentazione numerica della griglia che può essere utilizzata per colmare le lacune. Ora il Raspberry Pi entra in funzione: controlla i motori del bot e lo aiuta a riempire la griglia del Sudoku.

Conclusione

Il fattore di facilità d'uso di TensorFlow e la perfetta integrazione delle funzionalità di intelligenza artificiale e ML lo rendono adatto per sperimentare la costruzione di modelli. Anche se abbiamo nominato solo cinque progetti basati su TensorFlow, ci sono numerosi altri progetti là fuori che sono eccitanti come questi. Gli appassionati di data science in tutto il mondo stanno contribuendo attivamente alla creazione di progetti fantastici che possono avere un impatto significativo in uno scenario reale.

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