不用靠電腦！單晶片就能訓練神經網路、即時預測
一般初學機器學習,都是使用別人準備好的資料集,並在電腦上進行訓練、預測教材上設計好的題目,像是套好招一樣,即使結果正確,卻沒有太高的真實感。加上解決的問題常常離我們太遙遠,像是其他國家城市的物價預測、英文評論的分類等等,練習起來也較缺乏臨場感。
為了破除上述缺點,本產品採取最直接的方式,以單晶片結合感測器蒐集真實資料作為資料集,進行必要的資料預處理後,不用透過電腦,直接在單晶片上建構神經網路進行訓練與預測,自己的資料自己生,實戰驗證機器學習理論。這樣的作法還能針對周遭生活遇到的實務問題設計解決方案,透過實作應用加深對機器學習的理解。
為達成上述目標,本產品使用ESP32單晶片與ArduinoIDE實作,所有實驗都從蒐集資料開始,一路到神經網路的建立、訓練、即時預測,一站式全部都在ESP32上實作。實驗最後還會搭配ESP32的Wi-Fi功能,整合成AIoT智慧連網的應用範例。內容涵蓋以下代表性的機器學習問題：
●[迴歸分析]：使用電子秤講解迴歸問題,利用神經網路找出秤重模組感測值與實際值的關係來校正電子秤,免除傳統校正需了解秤重模組特性與背後程式庫等相較複雜的問題。在校正電子秤後更結合現有的網路服務,實現在LINE上做雲端飲食管理的料理秤。
●[二元分類]：透過顏色與接近感測器蒐集熟成香蕉與未熟成香蕉的特徵資料,經過訓練後,神經網路即可分辨所偵測的香蕉是否已熟成,再結合網路功能,實現水果未熟成數量檢測系統。
●[多元分類]：利用加速度計與陀螺儀來蒐集手勢資料,然後訓練一個可以辨識手勢的神經網路,藉由每個人手勢速度與軌跡都不同的特性,做一個手勢辨識解鎖的AIoT應用。
除了機器學習,本產品也針對C++程式語言基礎作進一步的補充,讓您一併學會C++基本語法。
本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在Facebook粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。
●粉絲專頁網址:https://www.facebook.com/flagmaker3257/
本產品Windows/Mac皆適用
本書特色:
●使用ESP32從蒐集資料、訓練神經網路、即時預測一條龍實作機器學習應用
●結合感測器蒐集真實資料解決實務問題,透過實作學機器學習更直觀
●涵蓋迴歸分析、二元分類、多元分類等代表性機器學習應用實例
●整合網路實作雲端飲食管理、手勢解鎖、水果未熟成通知等AIoT應用
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