O Raspberry Pi é um mini PC de baixo custo capaz de fazer muitas coisas, inclusive desenvolver aplicativos integrados de machine learning. Entretanto, historicamente o treinamento de modelos customizados tem sido difícil devido ao poder de processamento do Raspberry. Porém, agora as coisas deram um passo além e agora pode ser que seu projeto possa sair mais facilmente do papel utilizando um Raspberry Pi.
Recentemente, nesta semana, a plataforma de desenvolvimento baseada em nuvem para machine learning, Edge Impulse, anunciou que está disponibilizando para o embedded Linux o suporte oficial ao Raspberry Pi 4. O resultado disso é que agora os usuários poderão fazer upload de dados e treinar seus próprios algoritmos de machine learning customizados utilizando a nuvem para depois, em seguida, utilizá-los novamente no Raspberry Pi.
Ao todo são quatro novos kits de desenvolvimento de software de machine learning (SDKs) para o Raspberry Pi, incluindo C ++, Go, Node.js e Python, permitindo que os usuários utilizem seus próprios apps personalizados para inferência. Também foi implementado o suporte para detecção de objetos, permitindo que os donos de Raspberry Pi possam utilizar dados de câmera capturados para treinar os algoritmos de detecção de objetos ao invés de depender de modelos "stock".
Agora os desenvolvedores poderão criar seus próprios aplicativos de visão computacional através de uma câmera para o Raspberry Pi ou conectando uma webcam em um dos slots USB. A Edge Impulse demonstrou através de um vídeo os novos recursos de machine learning, onde seus engenheiros mostram a construção do zero de um sistema capaz de reconhecer diversos objetos através de uma câmera.
O gerente de documentação técnica do Raspberry Pi, Alasdair Allan, diz:
"O anúncio do New Edge Impulse oferece duas coisas muito vitais: uma estrutura do início ao fim para coletar dados e treinar modelos e, em seguida, implantar esses modelos personalizados na borda, junto com uma camada de abstração.
Cada vez mais vemos o software de alimentação de aprendizagem profunda como parte de uma tendência geral de aumento da abstração, às vezes chamada de litificação, em software. O que parece intimidador, mas significa que todos podemos fazer mais, com menos esforço. O que não é ruim coisa alguma."
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