Raspberry Pi gana una gran capacidad para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático

La Raspberry Pi es una mini PC de bajo costo capaz de hacer muchas cosas, incluido el desarrollo de aplicaciones integradas de aprendizaje automático. Sin embargo, históricamente entrenar modelos personalizados ha sido difícil debido a la potencia de procesamiento de la Raspberry. Sin embargo, ahora las cosas han ido un paso más allá y ahora es posible que su proyecto pueda despegar más fácilmente con una Raspberry Pi.

Recientemente, esta semana, la plataforma de desarrollo basada en la nube para aprendizaje automático, Edge Impulse, anunció que ofrecerá soporte oficial para Raspberry Pi 4 para Linux embebido. Como resultado, los usuarios ahora podrán cargar datos y entrenar los suyos. algoritmos de aprendizaje automático personalizados que usan la nube para más adelante, luego úselos nuevamente en la Raspberry Pi.

En total, hay cuatro nuevos kits de desarrollo de software de aprendizaje automático (SDK) para Raspberry Pi, incluidos C ++, Go, Node.js y Python, lo que permite a los usuarios usar sus propias aplicaciones personalizadas para inferencias. También se ha implementado la compatibilidad con la detección de objetos, lo que permite a los propietarios de Raspberry Pi utilizar los datos de la cámara capturada para entrenar los algoritmos de detección de objetos en lugar de depender de modelos «de stock».

Ahora los desarrolladores podrán crear sus propias aplicaciones de visión por computadora a través de una cámara para Raspberry Pi o conectando una cámara web a una de las ranuras USB. Edge Impulse demostró, a través de un video, las nuevas funcionalidades del aprendizaje automático, donde sus ingenieros muestran la construcción desde cero de un sistema capaz de reconocer diferentes objetos a través de una cámara.

El gerente de documentación técnica de Raspberry Pi, Alasdair Allan, dice:

«El anuncio de New Edge Impulse ofrece dos cosas muy importantes: una estructura de principio a fin para recopilar datos y modelos de entrenamiento, y luego implementar estos modelos personalizados en el borde, junto con una capa de abstracción.

Cada vez más, vemos el software de alimentación de aprendizaje profundo como parte de una tendencia general a aumentar la abstracción, a veces llamada litificación, en el software. Lo que suena intimidante, pero significa que todos podemos hacer más con menos esfuerzo. Lo cual no es malo. «

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