KI für den ESP32: Neuronales Netz trainieren für Strom-/Wasser-/Gaszähler-Daten
Mit Python und Tensorflow trainieren wir mit wenigen Zeilen Code interaktiv ein neuronales Netz, das Ziffern von Wasser-, Strom- und Gaszählern erkennt.
- Josef Müller
In diesem Teil soll ein neuronales Netz trainiert werden, das wir noch bauen müssen, was aber dank des grandiosen Frameworks Tensorflow gar nicht so schwer ist und auch wenig bis gar keine mathematischen Kenntnisse voraussetzt. Dazu dienen uns Trainingsbilder aus dem ersten Teil "Neuronale Netze zur Bilderkennung mit Python trainieren", in dem der Fokus auf der Installation der Python-Umgebung und vor allem der Vorbereitung der Trainingsdaten lag. Durch die Verwendung von Data Augmentation wurde aus wenigen Trainingsbildern ein umfangreicher Datensatz generiert. Doch vorerst ein wenig Theorie.
Der Begriff neuronales Netzwerk zeigt schon im Namen, an welche biologische Analogie diese Struktur angelehnt ist. Im Vergleich zwischen Nervenzellen und künstlichen neuronalen Netzen sieht man sehr ähnliche Strukturen: Nervenzellen/Neuronen, die als Eingang und Ausgang dienen, Verbindungen zwischen beiden und einen vielschichtigen Informationsfluss über ein komplexes Netzwerk mit vielen Verbindungen.
Die Idee hinter neuronalen Netzen ist es, eine Art selbstoptimierendes System zu schaffen. Neuronen sind die Knoten des Netzes. Man kann sich einen Knoten im Prinzip wie einen kleinen Rechner vorstellen, der mit seinen Eingangsdaten viele Multiplikationen und Additionen durchführt und das Ergebnis an seinem Ausgang weitergibt. In einem neuronalen Netz sind die Neuronen in Schichten bzw. Layern gruppiert, innerhalb derer sie jedoch nicht untereinander verbunden sind. Neuronen unterschiedlicher Schichten sind hingegen miteinander verbunden.
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