<製作有機器學習的機械手臂>
你可以告訴機器人你喜歡的味道， 然後機器人通過語音識別和自然語言處理處理您的指令，推薦使用特定類型的糖果，並使用圖像識別來識別和選擇該建議。 整個演示由雲機器學習引擎（Google Cloud全面管理的TensorFlow運行時）和雲計算機學習API的深入學習技術提供支持。
使用“詞嵌入”更智能的推薦
機器人手臂可以學習你喜歡什麼樣的口味，比如“耐嚼”，“薄荷”和“糖果”。 它可以直接使用這些詞來從表中挑選一個糖果。 相反，更好的是，機器人首先運行算法來計算每個單詞的單詞嵌入，以便做出更智能的糖果推薦。
影片中可以看到: 對於“音樂”這個詞，你會看到像“歌曲”，“藝術家”和“舞蹈”這樣的詞語更接近這個詞。 這是ML自然語言處理的另一個強大的應用，為演示增添了智慧。
用轉移學習教導機器人
讓機器人拿起一個代表詞語嵌入詞的糖果。
在學習模式下，您將糖果放在桌子上，並附上描述他們口味的標籤：
⭐️學習模式包括以下步驟：
1)文件相機拍攝糖果和標籤的照片。
2)Linux PC將其發送到Cloud Vision API以閱讀標籤上的文本。
3)Linux PC運行OpenCV以識別每個糖果的形狀，並將其作為較小的圖像進行剪切。
您需要成千上萬的對，並且需要幾個小時或幾天的時間完成它，從頭開始訓練模型。這是深度學習的挑戰：您需要大量的培訓數據和大量的時間來訓練模型。
為了避免這個問題，我們使用傳遞學習，大大縮短訓練時間。
💡獲取硬體
這是一種商品機器人手臂產品，價格在1500美元左右。 您只需花費$ 1,000才能購買其他硬件組件，例如用於控制器的Linux PC和文檔攝像頭。軟件還包括用於校準，設置和調試的各種工具，以確保可靠性和穩定性。
💡現場demo
在運行Google Cloud Next和Google I / O的演示時，我們面臨著一些挑戰：您可以在自己的項目中學習：
光反射：一些捕獲的圖像包括在糖果包上的光反射，這使得高圖像識別精度困難。為了解決這個問題，您需要為學習模式添加相同糖果的幾個包。
選擇易於挑選的糖果：機器人手臂的吸盤可以很容易地從桌子上拿起物體
Gcpug.tw
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