Написано от Джордж Солупис ML GDE. Това е публикация в блог, която обобщава усилията за създаване на прототип на просто решение за откриване на качеството на храните за хора с нарушено обоняние или загуба на обоняние с помощта на едноплатков компютър ( Raspberry Pi 4B ), куп прости сензори за въздух и Машинно обучение. Идеята ми хрумна случайно, когато мой приятел ми каза, че в резултат на катастрофа с велосипед той е загубил обонянието си и понякога трябва да моли други хора да..

Моделите TensorFlow се използват широко в приложения за машинно обучение и внедряването им на устройства с ограничени ресурси често включва конвертирането им във формат TensorFlow Lite (.tflite) . Това ръководство изследва различни подходи за конвертиране на модел .pb на TensorFlow в .tflite , като се грижи за различни версии на TensorFlow и формати на модели. Независимо дали използвате TensorFlow 1.x или 2.x и дали вашият модел е в SavedModel или GraphDef формат, покрих ви...

Обучение и внедряване на модел TensorFlow към Arduino Ще обуча алгоритъм за играчка и ще го разположа за изводи върху Arduino Nano 33 BLE Sense . Търся да създам и тествам обвивка, използвайки възможно най-малко компоненти, които да бъдат подобрени по-късно. Ще използвам „AutoMPG Dataset“, обучавайки модел, който ще използва една функция, конски сили, за да предвиди мили на галон на превозното средство. Ще взаимодействаме с модела с помощта на Arduino Serial Monitor. Обучение на..

Приложенията, които откриват обекти, класифицират изображения и разпознават лица, днес са доста универсални и повечето от нашите смартфони и други мобилни устройства разполагат с едно или повече такива приложения. Както мнозина знаят, функциите на ИИ, споменати по-горе, се захранват от Convolutional Neural Networks или CNN, което е клас дълбоки изкуствени невронни мрежи, широко използвани за анализиране на визуални изображения. Но проектирането на CNN за мобилни устройства все още..