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In Reterea abbiamo sviluppato algoritmi di auto-apprendimento per diversi settori industriali.
Intelligenza Artificiale
TensorFlow
La libreria di Google per il Machine Learning
Cos'è TensorFlow
TensorFlow è una libreria open-source di machine learning sviluppata da Google. È stata progettata per semplificare lo sviluppo e l’implementazione di algoritmi di apprendimento automatico, in particolare per la creazione di reti neurali profonde.
Oggi è ampiamente utilizzato in diversi settori come:
- l’elaborazione del linguaggio naturale,
- la visione artificiale,
- la classificazione delle immagini,
- il riconoscimento vocale,
- molti altri ambiti dell’Industria 4.0.
La sua flessibilità e la sua vasta gamma di funzionalità lo rendono uno strumento potente per la creazione di modelli di machine learning.
Quali linguaggi utilizzare
Per usare TensorFlow, è necessario installare la libreria sul proprio sistema. Questa è utilizzabile in diversi linguaggi di programmazione, tra cui Python, C++, Java, Go e JavaScript. Tuttavia, Python è il linguaggio più comunemente utilizzato per lo sviluppo con TensorFlow, poiché offre una vasta gamma di librerie e strumenti di supporto per l’apprendimento automatico e la manipolazione dei dati.
Come funziona
Creazione Grafo Computazionale
TensorFlow utilizza un modello di programmazione basato su grafi computazionali (vedi note sotto). Invece di eseguire le operazioni direttamente, viene creato un grafo computazionale che rappresenta le operazioni da eseguire. Questo grafo può quindi essere eseguito su una o più unità di elaborazione, come CPU o GPU, per ottenere i risultati desiderati.
Definizione del Grafo Computazionale
Per creare un modello di machine learning con TensorFlow, è necessario definire il grafo computazionale che rappresenta il modello. Questo può essere fatto utilizzando gli oggetti disponibili come tensori, variabili e operazioni. Ad esempio, è possibile definire un tensore per rappresentare i dati di input, una variabile per rappresentare i pesi del modello e un’operazione per calcolare l’output del modello.
Esecuzione del Grafo Computazionale
Una volta definito il grafo computazionale, è possibile eseguirlo utilizzando una sessione TensorFlow. Una sessione consente di eseguire il grafo e ottenere i risultati. Durante l’esecuzione, è possibile alimentare i dati di input al modello e ottenere i risultati di output.
Altri strumenti e funzionalità
E’ disponibile una serie di strumenti e funzionalità per la gestione dei modelli di machine learning, come l’ottimizzazione dei parametri, il salvataggio e il ripristino dei modelli, la visualizzazione dei grafici computazionali e molto altro ancora.
TensorFlow su Raspberry Pi
TensorFlow può essere utilizzato su Raspberry Pi (RPI). Raspberry Pi è un computer a scheda singola di dimensioni ridotte che può essere usato per una varietà di progetti, inclusi quelli di machine learning.
Come utilizzare TensorFlow
Installazione
Il primo passo è installare la versione compatibile della libreria per l’architettura ARM utilizzata da Raspberry Pi. TensorFlow fornisce una versione specifica per Raspberry Pi chiamata TensorFlow Lite, che è ottimizzata per dispositivi a risorse limitate come appunto Raspberry Pi.
È possibile installare TensorFlow Lite su Raspberry Pi seguendo le istruzioni fornite nella documentazione ufficiale di TF.
Una volta installato, si può importare TensorFlow Lite nel proprio codice Python e utilizzarlo per creare e addestrare modelli di machine learning su Raspberry Pi. Tuttavia, è importante notare che Raspberry Pi ha risorse limitate in termini di potenza di calcolo e memoria. Pertanto, l’utilizzo di TensorFlow su Raspberry Pi potrebbe comportare tempi di addestramento più lunghi e limitazioni nella complessità dei modelli che possono essere eseguiti..
Utilizzo con altre librerie
Si può utilizzare TensorFlow su Raspberry Pi anche in combinazione con altre librerie e strumenti di machine learning, come OpenCV per la visione artificiale o scikit-learn per l’apprendimento automatico tradizionale.
Requisiti tecnici
Come detto in precedenza su Raspberry Pi si può utilizzare la versione ottimizzata TensorFlow Lite. Per avere un’esperienza soddisfacente consigliamo almeno un RPI 3 con 1GB di RAM, ancora meglio un RPI 4 con 8GB di ram per poter affrontare task più complessi.
Grafi Computazionali
Cos'è un Grafo Computazionale
I grafi computazionali sono una rappresentazione visuale delle operazioni matematiche eseguite da un sistema di calcolo. In ambito di machine learning e deep learning, i grafi computazionali sono spesso utilizzati per rappresentare le operazioni eseguite da un modello di apprendimento automatico.
Cos'è un Grafo Computazionale in TensorFlow
In TensorFlow, che ricordiamo essere un framework di machine learning open source sviluppato da Google, i grafi computazionali sono il fondamento del suo sistema di calcolo. TensorFlow permette di definire un grafo computazionale che rappresenta le operazioni matematiche da eseguire per addestrare un modello di machine learning..
Come si compone
Il grafo computazionale in TensorFlow è composto da due tipi di elementi: i nodi e gli archi. I nodi rappresentano le operazioni matematiche, come l’addizione o la moltiplicazione, mentre gli archi rappresentano i dati che fluiscono tra i nodi. I dati vengono rappresentati come tensori, che sono essenzialmente array multidimensionali.
Come si definisce ed esegue
Per utilizzare TensorFlow, è necessario definire il grafo computazionale, specificando le operazioni matematiche da eseguire e i dati di input. Una volta definito il grafo, è possibile eseguirlo utilizzando una sessione TF. Durante l’esecuzione, TensorFlow ottimizza automaticamente il grafo per sfruttare al massimo le risorse hardware disponibili, come le GPU.