هل سبق لك أن حاولت تلبية يدك مثل عصا سحرية وتستدعي آلة حاسبة؟ علينا أن نعتبر أنه من المحتمل أن تنظر بقليل من القيام بذلك. هذا ما لم يكن لديك [Andrei’s] مذهلة آلة حاسبة التحكم في الإيماءات. [Andrei] اعتقدت أنها ستكون ذات قيمة لاستخدام آلة حاسبة في مختبر البحث الخاص به دون الحاجة إلى أخذ قفازاته، والنتائج رائعة جدا.
تتكون أجهزةه من PocketBeagle و OLED ووحدة قياس القصور الذاتي MPU6050 لالتقاط حركات يده باستخدام مقياس التسارع والجيروسكوب. الأجهزة واضحة للغاية، لذلك يكمن جاذبية هذا المشروع في تنفيذ صانع التعلم.
[Andrei] استحوذت أولا على مجموعات بيانات مثال لتدريب خوارزميةه عن طريق إعادة إنشاء إيماءات اليد لكل رقم، و 0-9، وتسجيل مقياس التسارع الناتج وتخرجات جيرطوب. قام بمعالجة البيانات أولا مع تحويل المويجات. كانت نية التحويل طرفين. أولا، سمحت له التحويل بتقليل عدد العينات في مجموعات البيانات الخاصة به مع الحفاظ على شكل إشارات التسارع والجيروسكوب، والسمات الحاسمة في تصنيف صانع التعلم. ثانيا، تمكن من زيادة عدد ميزات التصنيف بالنظر إلى أن تحويل الموجات الناتج أدى إلى كل من التعبير والمعاملات المتعمقة التي يمكن أن تتغذى على الخوارزمية.
لأنه كان لديه مجموعة بيانات صغيرة، استخدم تقنية تقسيم خلط ورق اللعب الطبقي بدلا من طريقة تقسيم قطار الاختبار والتي عادة ما تكون أكثر ملاءمة لمجموعات البيانات الكبيرة. تم التأكد من تقسيم خلط ورق اللعب الطبقي حول نفس العدد من عينات القطار واختبار كل لفتة. كان يدرك أيضا تحسين نموذجه للتشغيل على وحدة معالجة محمولة مثل PocketBeagle. قضى بعض الوقت في تحسين معلمات خوارزميةه وتحويل طرازه في النهاية إلى نموذج Tensorflitite باستخدام وظيفة “TfliteConverter” المدمجة داخل Tensorflow.
أخيرا، في الأزياء الحقيقية مفتوحة المصدر، يتوفر جميع كوده على جيثب، لذلك تشعر بالشعر مجانا لإعطائها طفلا. حاسبة Leviosa!