Raspberry Pi(ラズパイ)で何ができるのか、その可能性を模索している方は多いでしょう。これまではセンサーを取り付けてデータを収集するものが多かったですが、最近ではAI/機械学習と合わせて画像やデータを分析する事例も増えています。 今回はそんなAI/機械学習 × Raspberry Piの事例をまとめて紹介します。 認識・予測する ディープラーニングの活用例として有名な文字や物の認識、音から機械の稼働状況の認識の例を紹介します。いずれもRaspberry Piで動いてます。 数字の認識 ラズベリーパイと機械学習（python）を使って数字認識してみた カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまでに掲載されている数字認識を試したレポートです。実際の認識率は50%程度とのことです。 きゅうりの仕分け 「ディープラーニング×きゅうり」の可能性に、
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（[動画](https://www.youtube.com/watch?v=ktSukhHdogM)）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、
Pythonというと、日本では長らくややマイナーな存在でしたが、ここに来ていきなり、最も重要なプログラミング言語になった感があります。もし、“PRG48”というグループがあって、“プログラミング言語総選挙”をやったとしたら、人気急上昇で1位になりそうな勢い…。すみません、つまらない例えをしてしまいました。 Python人気の最大の理由は最近の人工知能ブームでしょう。「TensorFlow」や「scikit-learn」といった機械学習の有名ライブラリがPython向けに提供されているので、「人工知能や機械学習を学ぶならPython」という認識が広まっています。 書店の技術書売り場へ行くと機械学習をPythonのコードとともに解説する本が何冊も並んでいます。この出版不況のご時世に、お世辞にも簡単とは言えない機械学習の本が何冊も出ている状況は、日本のソフトウエア業界の未来は案外明るい、と思わせ
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