温度や湿度、磁力にも対応–「Raspberry Pi 4」で機械学習モデル構築が可能に

今回は「温度や湿度、磁力にも対応–「Raspberry Pi 4」で機械学習モデル構築が可能に」についてご紹介します。

関連ワード (クライアント等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 「Raspberry Pi」は有能な小型マシンだが、独自の組み込み機械学習アプリケーションの開発に興味がある人にとって、同プラットフォームでカスタムモデルを訓練することは、これまで困難だった。処理能力が限られているからだ。

 しかし、大きな進展があった。

 エッジデバイスでの機械学習向けのクラウドベースの開発プラットフォームを提供するEdge Impulseは米国時間4月12日、組み込みLinuxの分野に進出し、「Raspberry Pi 4」を完全かつ正式にサポートすることを発表した。その結果、ユーザーはデータをアップロードして、独自のカスタム機械学習アルゴリズムをクラウドで訓練し、それらをRaspberry Piに再度展開できるようになった。

 Raspberry Pi向けの新しい機械学習ソフトウェア開発キット(SDK)が先ごろ公開されている。「C++」「Go」「Node.js」「Python」の4つの言語用のSDKが提供されており、ユーザーは推論用に独自のカスタムアプリケーションをプログラミングできる。

 オブジェクト検出のサポートも追加された。つまり、Raspberry Piの所有者は、「標準的な」分類モデルに依存するのではなく、デバイスでキャプチャーされたカメラデータを使用して、独自のカスタムオブジェクト検出アルゴリズムを訓練することが可能だ。

(続きはTechRepublic Japanでお読みいただけます)

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