- Understanding ML and smart IoT with "Rock-paper-scissors machine"
- 「じゃんけんマシン」で学ぶ機械学習とスマートIoT
45 min
IT Engineers, data engineers beginner's level (requires no ML expertise)
Machine Learning is not only about data analytics. It's a new way of programming for any kind of computers including embedded systems and IoT devices. ML can extract rich intelligence from raw data collected by IoT much efficient than manual programming. In this session, we will see two cases: "Rock-paper-scissors machine" uses a simple ML model on TensorFlow to make a smart Arduino device. "Smart Shopping Navigator" uses Google's Cloud IoT Core, GPU instances and deep learning model for empowering Raspberry Pi that detects items in the cart and predicts next items shoppers should pick.
機械学習は、組み込み機器やIoTデバイスを含む、あらゆる計算機のプログラミング方法を変える技術です。人手によるプログラムより効率的に、IoTデバイスが集めたデータから重要な「知識」を抽出できます。このセッションでは、2つのケースを紹介します。まず「じゃんけんマシン」では、TensorFlowによる簡単な機械学習モデルで動く「賢い」Arduinoデバイスを紹介します。次に「Smart Shopping Navigator」では、GoogleのCloud IoT Coreとディープラーニングモデルを使い、カート内の品物を検知して次に買うべき品物を提案するRasPiデバイスを紹介します。
- GCP blog: My summer project: a rock-paper-scissors machine built on TensorFlow
- Google I/O session: Machine learning models + IoT data = a smarter world