Son yıllarda, makine öğrenimi büyük bir alan olarak muazzam bir ilerleme kaydetti. Bir bilgisayarın, verilerden öğrenerek belirli bir görevde performansını otonom bir şekilde geliştirebileceği ilkesine dayanıyor – bazen insan yeteneklerini bile aşabiliyor. Makine öğreniminin uygulamaları arasında görüntü sınıflandırma, nesne tespiti, ses sahnesi, konuşma tanıma, hava durumu veya borsa tahmini ve anomali tespiti gibi alanlar bulunmaktadır.
Edge AI, yapay zekanın bulut yerine doğrudan kenar cihazlarında çalışan makine öğrenimi algoritmaları şeklinde kullanılmasını ifade eder. AI’yı buluttan kenara taşımak, yalnızca gecikme, bant genişliği ve enerji tüketimi gereksinimlerini azaltmakla kalmaz (bu da maliyetleri düşürür), aynı zamanda tüm IoT sisteminin veri güvenliğini ve güvenilirliğini artırır.
Makine öğrenimi geliştikçe, birçok heyecan verici olasılık artık kenar cihazlarına da uzanacak. TinyML sayesinde, makine öğrenimi modellerinin gerektirdiği hesaplama alanını ve gücü azaltmak için optimizasyon teknikleri kullanan makine öğreniminin bir alt kümesi, Edge AI’yı daha küçük ve daha az güçlü bilgisayarlara, hatta ultra düşük güç tüketen mikrodenetleyicilere, örneğin bizim Wio Terminal‘ımıza entegre ediyor.
Wio Terminal, Realtek RTL8720DN tarafından desteklenen kablosuz bağlantıya sahip ATSAMD51 tabanlı bir mikrodenetleyicidir. 2.4” LCD ekran, yerleşik IMU (LIS3DHTR), mikrofon, buzzer, microSD kart yuvası, ışık sensörü ve Kızılötesi Verici (IR 940nm) ile donatılmıştır.
Artık Wio Terminal, gömülü Makine Öğrenimi ile geliştiricilerin bir sonraki nesil akıllı kenar cihazı çözümleri oluşturmasına olanak tanıyan önde gelen bir geliştirme platformu olan Edge Impulse tarafından resmi olarak desteklenmektedir.
Wio Terminal hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız veya yeniyseniz, “Wio Terminal için Kaynak Toplama: Topluluktan Eğitimler, İncelemeler ve Projeler” başlıklı makalemizi kontrol edin; burada farklı belgeler, incelemeler, topluluk projeleri ve ayrıca Wio Terminal için kurslar ele alınıyor!
Bu yılın başlarında, Seeed, katılımcıların kendi yaratıcılıklarını sunarak Wio Terminal kullanma fırsatı elde etmeleri için bir yarışma düzenledi. Yarışmanın amacı, TinyML/Edge Impulse/Azure/IoT Central/IoT Plug-and-Play kullanarak Wio Terminal ve diğer gömülü donanımlar için proje eğitimleri oluşturmaktır. Ayrıca yarışma kazananlarının projelerini de dahil ettik. Yarışmaya katılan ve projelerini sunan tüm katılımcılara büyük teşekkürler. Kazananlara, projeleri için bir kupon iadesi kazandıkları için tebrikler! Kuponunuzla ilgili detayları yakında sizinle paylaşacağız.
Seeed, gelecekte herkes için daha fazla etkinlik düzenleyecek. Bizi takipte kalın!
Daha fazla uzatmadan, topluluğun Wio Terminal ile makine öğrenimini kullanarak gerçek sorunları nasıl çözdüğünü keşfedelim.
Wio Terminal x Edge Impulse Uygulamaları (26 Ağustos 2021’de güncellendi)
Wio Terminal KNN sınıflandırıcı: Makine Öğrenimi [PlatformIO ile]
Francesco Azzola bu KNN sınıflandırıcısını Wio Terminal ile oluşturuyor. Bu eğitim, Wio Terminal KNN sınıflandırıcısını nasıl uygulayacağınızı açıklamaktadır. Daha ayrıntılı olarak, nesneleri renkleri kullanarak sınıflandırmak için bir KNN sınıflandırıcısının nasıl kullanılacağını ele alır. Bu Wio Terminal Makine Öğrenimi örneğini uygulamak için bir renk sensörü (TCS3200) kullanacağız. Ayrıca, sonucu göstermek için yerleşik LCD ekranı kullanacağız. Detaylı eğitimi buradan kontrol edin.
Chrome’un Dino Oyununu Fiziksel Olarak Oyna
Salman Faris Edge Impulse ve bir Wio Terminal kullanarak bu etkileyici oyun projesini oluşturdu. Zıpladığınızda, T-Rex de zıplar! Hem oyun eğlencesi yaşayıp hem de kalori yakmak, daha ne isteyebiliriz ki!
Proje eğitimi: https://lnkd.in/gTKxDDm
Wio Terminal ile Cıvıldayan Kuşların Tespiti: Ses Sınıflandırma
Keyifli bir ses sınıflandırma projesi Francesco Azzola tarafından! Bu eğitim, Wio Terminal ve Edge Impulse kullanarak cıvıldayan kuşları tespit etmek için bir makine öğrenimi modeli nasıl oluşturulacağını açıklamaktadır. Makine öğrenimini oluşturma adımlarını basitleştirmek için Francesco, Edge Impulse ile bir Colab scripti kullanıyor. Ayrıca, Çevresel Ses Sınıflandırması 50’yi kullanıyor. Bu, bir sesi sınıflandırmamız ve bunun cıvıldayan kuşlar sınıfına mı yoksa gürültü sınıfına mı ait olduğunu belirlememiz gereken bir sınıflandırma problemidir.
Bu harika bir proje. Daha fazla bilgi edinmek için buraya göz atın.
Wio Terminal Duş Zamanlayıcı
Wio Terminal ile donatılmış MIC Sensörü ile Selvakumar, makine öğrenimi kullanarak bir duş zamanlayıcı oluşturdu. Makine öğrenimi modeli için veri toplama adımlarını ve bu süreçte karşılaştığı zorlukları belgeledi.
Bu dahice Wio Terminal Duş Zamanlayıcı hakkında daha fazla bilgi edinmek için buraya göz atın.
Yardımcı Yürüyüş Teknolojisi için Akıllı Geri Bildirim Sistemi
Bu projenin amacı, farklı yeteneklere sahip insanlar için daha iyi rehabilitasyon sağlamaktır. Bir Neurosensory Buzz, hastalar için ana arayüz olarak kullanılacak ve birkaç ESP32 mikrodenetleyicisinden BLE sinyalleri alacaktır. Wio Terminal, burada sensör verilerini göndermek için BLE yetenekleri nedeniyle kullanılmaktadır.
Bu harika bir projedir ve büyük bir amaca hizmet etmektedir. Daha fazla bilgi edinmek için hackster.io‘da göz atın.
Mithun tarafından Hava Temizleyici Kontrol POC
Düşük güç tüketimli termal görüntü ile hırsız tespiti – Naveen Kumar
Naveen, karanlıkta düşük çözünürlüklü bir termal kamera ile hırsızları tespit etmek için #TinyML’i TensorFlow Lite Modeli’nde kullanıyor! Eğitim için veri toplamak amacıyla, Naveen veri toplamak için Wio Terminal kullanmıştır. Wio Terminal üzerindeki 3 buton, 3 sınıfı (Kişi, Nesne ve Arka Plan) etiketlemek için kullanılmıştır. Yakalanan veriler, Wio Terminal üzerindeki yerleşik micro SD karta kaydedilmektedir.
Yapay Burun – Benjamin Cabé
Benjamin’in AI Burunu Make: Dergisi‘nde
Benjamin Cabé, çevresindeki kokuları tespit eden bir AI Burun oluşturmak için Wio Terminal’i yapay zeka ve tinyML ile uyguladı. Bu, anosmisi olan kişilerin yanmış yiyecek veya bozulmuş süt kokusunu tespit etmesine yardımcı olmaktan, ofis binalarının temizliğini izlemeye kadar geniş bir uygulama yelpazesine sahip olabilir.
Şimdi TinyML destekli Yapay Burun Proje kiti‘mizi ve Seeed’in çevrimiçi mağazası‘ndaki diğer birçok proje kitimizi inceleyin!
Wio Terminal TinyML – Ses Tanıma – Shawn Hymel
Wio Terminal, iyi bir IoT geliştirme kiti olmasının yanı sıra, Shawn bunu gömülü makine öğrenimi uygulamalarını (TinyML) çalıştırmak için test etti. Özellikle, ses tanıma (veya daha spesifik olarak, anahtar kelime tespiti) yeteneğini test etti.
4 anahtar kelimeyi tanımlamak için bir konvolüsyonel sinir ağı eğitti: ileri, sol, sağ, dur. Bu kelimeler, bir robot gibi bir şeyde bulabileceğiniz şeyleri göstermek için seçilmiştir. Ancak, bazı sınırlamalar dahilinde herhangi bir kelime seçilebilirdi. Görünüşe göre, sinir ağı yaklaşık 5 farklı anahtar kelimeden sonra biraz fazla büyük veya hatalı hale geliyor.
Edge Impulse ile Güçlendirilmiş Akıllı Steteskop – Pratyush Mallick
Bir dijital steteskop, tinyML kullanarak solunum sistemindeki anormallikleri dinler ve tespit eder.
Wio Terminal ve Edge Impulse ile El Yazısı Tanıma – Jonathan Tan
Bu proje eğitimi, Wio Terminal, Edge Impulse ve Arduino ile makine öğrenimi tabanlı bir el yazısı tanıma cihazı nasıl inşa edebileceğinizi gösteriyor. Tek bir zaman uçuşu sensörünün, el yazısı hareketlerini tanımanıza ve bunları metne çevirmenize nasıl olanak tanıdığını öğrenmek için bu ayrıntılı kılavuzu takip edin!
Boxing Technique Management için Giyilebilir IoT Cihazlarda Tiny Machine Learning Yetkinlikleri – Anthony Joseph
My House Geek‘in CTO’su Anthony Joseph, boks becerilerinizi geliştirmek için tasarlanmış mikro boyutlu, giyilebilir bir cihazı tanıttı. İyi tekniği pekiştirmek amacıyla, Joseph, bir elin blokaj pozisyonunda olduğunu, diğer elin ise yumruk attığını tespit edebilen bir cihaz tasarladı.
Wio Terminal ile TinyML Akıllı Hava Durumu İstasyonu Kurun
Tipik bir hava durumu istasyonu projesi, sensörü mikrodenetleyici platformumuza bağlamayı ve bu verileri gerçek zamanlı olarak ya bir LCD ekranda ya da internet bağlantısı üzerinden çevrimiçi bir veritabanına okumayı içerir.
Bugün, Wio Terminal’imizin mevcut hava koşullarını tahmin etme yeteneğini ekleyerek oluşturduğum bu hava durumu istasyonu projesinin akıllı versiyonunu paylaşmak istiyorum. Wio Terminal, yerleşik bir TensorFlow Lite modeli ile gerçek zamanlı sıcaklık ve bağıl nem verilerini kullanarak yarım saatlik hava tahminleri yapma yeteneğine sahip oluyor!
Wio Terminal Edge Impulse ile Çok Kanallı Gaz Sensörü ile Alkol Ayırt Etme
“Bu wiki’de, Wio Terminal’i Edge Impulse ile kullanarak bir makine öğrenimi projesini basitçe nasıl dağıtacağımızı tanıtacağız. Grove sistemleri ile Wio Terminal çok güçlü olabilir; bu, analiz için yüzlerce sensör verisini getirir ve farklı senaryoları değerlendirme olanağı sağlar!”
TinyML Kursu #1 Işık Sensörü ile Hareket Tanıma
“Hızla bir tek bir ışık sensörü ile” taş kağıt makas hareketlerini sınıflandırmak için basit bir sinir ağı eğitelim ve dağıtalım.
Bu proje, TinyML’in yalnızca tek bir ışık sensöründen gelen tek bir piksel ile hareket tanıma işlevlerini gerçekleştirebileceğini göstermeyi amaçlamaktadır. TinyML Kursu, Wio Terminal üzerinde TinyML hakkında eğitim veren Dmitry Maslov’un video serisidir. Çeşitli bölümler, birçok projeyi öğretirken, her şeyin nasıl çalıştığı hakkında ayrıntılı açıklamalar sunar. Videoları buradan izleyebilirsiniz.
TinyML Kursu #2 Ses Manzarası Tanıma+Blynk Uygulaması Dmitry Maslov tarafından
“Bu eğitimde, Wio Terminal ve Edge Impulse ile bir ses manzarası sınıflandırıcısını nasıl eğitip dağıtacağınızı öğreteceğim. Daha fazla detay ve video eğitimi için ilgili videoyu izleyin!”
TinyML Kursu #3 Wio Terminal Edge Impulse Ultrasonik sensör ile İnsan Sayma
“Bu projede, Wio Terminal, sıradan bir Ultrasonik mesafe ölçer ve özel Derin Öğrenme sosunu kullanarak bir insan sayma sistemi oluşturacağız. Ayrıca, oda doluluk verilerini bulutta depolamak ve PC’de görselleştirmek için Microsoft Azure IoT Central hizmetini kullanacağız.”