一小时入门Scratch机器学习

一说到人工智能和机器学习,人们总会觉得很高深。除了相关从业者,其他人可能就望而却步了。别说让孩子学,自己都很少看一眼。

其实除了那些涉及算法的专项研究和底层嵌入式开发,还有很多上层应用需要人们开发,去运用。

比如今天我要讲的,一个用Scratch机器学习完成智能化教室控制的演示。

在这个项目中,我们将使用 MachinelearningforKids.co.uk 的在线服务来制作一个智能教室助理,让它对我们所输入的内容作出反应。

首先,我们将创建一个使用规则列表来理解命令的助手。但这种方法比较单调,不是很智能。

而我们这次的重点是让计算机能读懂我们的“弦外之意”。

具体是怎么操作的呢?

首先找一台能联网的计算机,且能正常浏览网页。

在浏览器中打开 machinelearningforkids.co.uk ,然后点击“Get Started”,如果你是中文环境,应该是“开始使用”。

点击“立即尝试”后,+ Add a new project 创建一个项目。

这里先说明一下,该平台是支持中文识别的。但为了方便大家入门,我这里用他们的英文版本做讲解了。

建好之后, 再点击“smart classroom”会看到三个选项,选最后一个 “Make”。

这个时候Scratch要出场了。

选择“ Scratch 3”,然后再点“Open in Scratch 3”。不想自己从零开始,就从“ Project templates”里面选择“智能教室”。

点击箭头处的classroom,然后在代码区输入以下内容:

然后点击“小绿旗”测试一下程序是否正常工作。

挨个输入以下命令,并查看程序的反应:

  • Turn on the lamp
  • Turn off the lamp
  • Turn on the fan
  • Turn off the fan

输入“ Turn on the lamp”的时候,看看画面中的灯是不是真的亮了。

如果你上面的操作都没错的话,你现在已经做好了一个传统的教室电器控制系统。接下来就是我们今天的重头戏了。让计算机经过训练之后,不再呆板的钉是钉,铆是铆。要举一反三,像人类一样理解话语中的含义。

比如有时候我们不一定会说“打开这个电扇!”,而是会感叹“天好热啊。”

那如果是一个聪明的助理,肯定就默默的把电扇打开了,并不需要你一字不差的发号施令。

这个是怎么做的呢?

收集训练样本

首先,你要收集足够多的样本。

回到项目首页,点击第一个“Train”。

然后“ + Add new label ”,添加四个新标签。分别在四个池子里输入要训练的词,这一步相当关键。

在“fan on”这个标签里面,你可以表示房间里太热了。

在“fan off”,你可以抱怨房间里太凉了。

在“lamp on”,你可以表示你看不见。

在“lamp off”,你可以抱怨灯太亮了。

如果还不太理解,就照着图做吧。

样本输入的要点:

1、表达一定要准确,不要在冷的要命的时候还说要更多风。

2、词汇尽量多一些,这样计算机可以理解的也更多。

训练和测试一个机器学习模型

再次返回项目首页, 点击“Learn & Test”, 我们要开始让计算机学习,并测试它的学习效果。

如果你的样本数量比较多,可能要在这个环节多等一会儿。如果就几个,基本上一分钟内就可以测试了。

在箭头处输入你想表达的冷热明暗相关意思,看看计算机是不是都认对了。如果觉得满意,就可以继续下一步了。

在Scratch中使用机器学习

再次回到“Make”,点击“Open in Scratch 3”。

你会发现左下角多了一个块积木,那就是我们刚才让计算机辛勤努力后的成果。用它来改造我们前面的程序。

再次单击绿色小旗,看看程序是不是比之前聪明多了?人性多了?

到现在为止,你的“智能教室助理”基本雏形已经完成,如果有兴趣,可以把电视机、音乐播放机什么的都加上。

小结:

一般情况下,真正智能助理都是可以语音控制的。以后如果想实战相关的内容,可以进行更高阶段的研究,比如和IoT的硬件结合等等。

目前已经有人根据亚马逊的Alexa语音识别功能制作了自己的智能助手。国内也有相关厂商提供类似服务,你也可以试试。

素材:Raspberrypi.org

作者:王文文,前51CTO安全频道主编,RedHat认证工程师,华为HCIP-IoT认证工程师。

WebThings Gateway平面图:让智能家居的位置一目了然

在使用 WebThings Gateway 管控家里的智能设备以后,大家是不是觉得生活比以前方便一些了?

如果你设备少,或者房间不多。那倒是能记得各个设备的不同位置。

但要部署的智能设备和房间很多,怎么直观的区分它们在哪些房间呢?

我们来看一下 WebThings Gateway 的“Floorplan”,平面图功能。

该功能可以让你家中的所有智能设备位置,完全反映到 WebThings Gateway 页面上,你可以看到你家智能家居的整体布局,以及各区域设备的开关状态。你仍然可以单击图标来操作它们,或者查看该对象的详细视图。

创建一个平面布置图

首先你要先绘制屋子的平面图,并保存为数字图像。你可以用手画一个,然后给它拍照,或者使用illustrator工具(如果你用智能手机拍摄平面图,你可以直接从手机的浏览器把图片上传到你的网关上) 。

提示:使用 Inkscape 或 Sketch 之类的工具可将数字绘图保存为带有白线和透明背景的svg文件,以获得极简外观。

点击“平面图”页面右下角的铅笔图标进入编辑模式。将会出现一个“上载文件”按钮,选择要上载的平面图。

在平面图上传完成后,确保你仍然处于编辑模式,然后将插座和灯泡等图标从页面顶部拖到平面图上。单击右下角的勾号,搞定。

这下房间再多也不用担心了。设备在什么位置,是否在工作,一目了然。

素材:iot.mozilla.org

编译:王文文

阿里全资收购先声互联 推动语音识别在IoT场景落地

2018年5月3日,阿里巴巴宣布全资收购北京先声互联科技有限公司(以下简称先声互联),先声互联创始人、中科院声学所前研究员付强也已经于近日入职阿里达摩院机器智能技术实验室,主要负责语音交互前端处理技术和方案的研发。

关于此次阿里的收购,付强表示主要是基于技术、人才的收购。据了解,先声互联是国内最早从事语音增强、远讲语音交互接口技术的团队,曾为阿里、百度、小米等多家公司提供远讲语音交互软硬件的解决方案。此次和付强一同入职的还包括先声互联创始团队的多名资深专家,他们多为付强在中科院的原班人马,有一位来自著名的杜比实验室。

自阿里巴巴于3月28日宣布IoT成为集团新的主赛道之后,阿里巴巴在物联网领域的动作就颇大。对于IOT战略,阿里巴巴CTO张建锋表示,必须要做资源可控、技术可控、拥有核心竞争力的事情。

因此,不久前阿里巴巴宣布全资收购中国内地唯一的自主嵌入式公司中天微系统有限公司,弥补了物联网芯片上面的短板;此次付强带领声学团队的加入,也将成为阿里IoT场景落地的重要一环。

据了解,付强加盟阿里巴巴后将整合资源,推动语音识别技术的场景落地,形成软硬结合、端云一体的商用方案。他还将筹建两个实体声学实验室。

“针对IoT化的智能家居的需求,我们正在研发基于小阵列语音增强技术的低功耗、低成本、高集成的端云一体语音交互技术和硬件方案。随着阿里在芯片上的战略布局,我们也会在语音专用芯片上有更多进展。”付强表示。

来自:每日经济新闻

SA:智能家居监控摄像头市场规模将在2023年超97亿美元

Strategy Analytics近期发布的研究报告《智能家居监控摄像机市场分析与预测》指出,低于200美元价格点的配备全套软件和服务功能的摄像机将推动智能家居监控摄像机市场的增长。 该报告预测,到2023年,全球市场消费者在智能家居监控摄像机上支出将超过97亿美元;ADT,Alarm.com和Vivint等安全服务厂商以及亚马逊,Netgear和Nest等独立摄像机供应商将统领市场。

Strategy Analytics评估了迄今至2023年的市场趋势、竞争格局分析以及消费者支出,以及不同类型及价位段的终端销量的市场预测。

该报告还针对技术进步和产品趋势对寻求利用这个市场机遇的公司所带来的影响提供了洞察。Strategy Analytics智慧家庭实践高级行业分析师Jack Narcotta表示,“我们对智能家居监控摄像机市场的研究和分析甄别出了市场‘热点’。 我们预计到2023年可视门铃将是增长最快的细分市场,其市场规模将达到14亿美元,高于今年的5亿美元。”该报告详细介绍了领先公司如何从硬件规格转向基于软件和服务差异化优势,这一转型是通过更大的整合人工智能来增强人脸识别,目标跟踪和情景化通知方面的持续努力。 此外,它还探讨了合作伙伴和并购带来的影响,并分析了四个价位区间的趋势:入门级,中端,高端和专业级消费者。

来源:C114中国通信网

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