MiniConda en Raspberry Pi para aprendizaje automático

¡Hola geeks! En este artículo, vamos a aprender cómo usar raspberry pi para Machine Learning. Raspberry pi es barato y bastante interesante para trabajar. Hablaremos sobre aplicaciones de Data Science. La ciencia de datos está recibiendo una gran atención día a día y esta tecnología está creciendo muy rápido. Entonces, comencemos… ..😉

Introducción

Como todos sabemos, el aprendizaje automático está mejorando la vida de las personas. El aprendizaje automático está ayudando a los empresarios a ser una persona común. Los entusiastas de la tecnología siempre están corriendo para encontrar algo nuevo en el mundo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, trabajan en varios algoritmos para producir el modelo más eficiente. Del mismo modo, también trabajan en el hardware para mejorar su rendimiento y satisfacer los requisitos del usuario. El hardware en el que estamos trabajando es Raspberry Pi. Primero, configuraremos el sistema operativo raspbian en el raspberry pi 3 y luego configuraremos la miniconda en él, lo hemos explicado con más detalle en el artículo a continuación.

Frambuesa pi

Raspberry pi es una computadora de tamaño pequeño. Es un hardware muy barato y confiable, raspberry pi tiene todos los componentes que tendría una computadora en pleno funcionamiento, como RAM, CPU, HDMI, USB, Ethernet y muchos más.

Raspberry pi proporciona varias versiones de hardware que puede utilizar de acuerdo con sus requisitos. Para usuarios intensivos, raspberry pi incluso tiene 8 GB de RAM, lo que seguramente muestra el poder de pi. Algunos de los modelos de Raspberry Pi se enumeran a continuación.

• Raspberry Pi 1 Modelo B
• Raspberry Pi 1 Modelo A
• Raspberry Pi 1 Modelo B +
• Raspberry Pi 3 Modelo B
• Raspberry Pi Zero W

Raspberry pi es muy famoso en proyectos escolares y universitarios debido a su vasta área de implementación. Se puede utilizar como escritorio personal o estación de juegos, raspberry pi proporciona Retro pi Games. Algunos de los primeros probadores de penetración también usan raspberry pi como laboratorio de prueba y piratería al instalar Kali Linux en él.

MiniConda

Que es, similitud en anaconda y miniconda

Antes de saltar directamente a miniconda debemos saber ¿qué es conda? Entonces, conda es una herramienta o sistema de administración. Conda realiza dos tipos de gestión de sistemas; uno es la gestión del sistema ambiental y el otro es la gestión del sistema de paquetes.

Miniconda es solo una versión minimalista de conda para varios hardware de acuerdo con los requisitos. La versión de alto rendimiento de conda es Anaconda, que viene con varias herramientas de aprendizaje automático como Jupyter notebook, spyder y muchas más.

Miniconda viene con un soporte mínimo como python, conda y algunos módulos dependientes. Si tiene conda, lo que significa que puede realizar fácilmente varios eventos como crear, guardar, cambiar entre entornos en el sistema.

Pasos involucrados

Ahora vamos a realizar la actividad. El proceso está bien documentado paso a paso. Entonces, también puedes seguirme.

Paso 1

En primer lugar, tenemos que escribir el sistema operativo raspbian en la tarjeta microSD usando alguna herramienta. Después de eso, comenzaremos con más configuraciones.

Para descargar el raspbian os haga clic aquí. Hay varias opciones para la raspberry pi, vamos a elegir la versión de escritorio con soporte completo. También puede usar NOOBS y raspbian Lite para esto.

El sistema operativo es de aproximadamente 3 GB, así que tenga paciencia durante la descarga. Después de la descarga, necesitaremos una herramienta más llamada ether, para descargar etcher haga clic aquí.

Después de tanto la descarga, conectaremos la tarjeta microSD e iniciaremos el software ether. Luego hemos seleccionado el archivo ISO descargado y la tarjeta microSD. Ether UI es muy simple y fácil. Ahora haga clic en Flash y se instalará automáticamente raspbian OS en él.

Una vez que se complete el flash, inserte la tarjeta microSD dentro de la raspberry pi. Ahora, inicie el pi dando energía usando un cable USB y conecte el raspberry pi al monitor usando el puerto HDMI o VGA.

Paso 2

Ahora, el sistema operativo raspbian se iniciará en la ventana de inicio de sesión, las credenciales de inicio de sesión predeterminadas son pi (nombre de usuario) y raspberry (contraseña). Inicie sesión en el escritorio con estas credenciales.

Ahora, abra la terminal y actualice el administrador de paquetes, también verifique si hay alguna versión de Python instalada en pi.

Utilice el siguiente comando para actualizar.

sudo apt update

Utilice el siguiente comando para actualizar.

sudo apt upgrade

Ahora verifique la versión de Python.

python --version

Paso 3

– Descarga miniconda y configúrala.

wget http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-armv7l.sh

Ingrese el siguiente comando y cambie el directorio predeterminado a / home / pi / miniconda3

sudo /bin/bash Miniconda3-latest-Linux-armv7l.sh

Agregue el directorio a la variable de ruta y el archivo «.bashrc». Abra el archivo «.bashrc» desde el siguiente comando.

sudo nano /home/pi/.bashrc

Ahora agregue estas líneas en el archivo «.bashrc» y guárdelo.

export PATH="/home/pi/miniconda3/bin:$PATH"

Ahora reinicia la frambuesa pi.

sudo reboot

Paso 4

Ahora instale Jupyter Notebook.

pip install jupyter-notebook

Ejecute Jupyter Notebook en Raspberry pi.

jupyter-notebook

Aplicaciones de la ciencia de datos y Raspberry Pi

Existen varias plataformas y módulos para la ciencia de datos, que se pueden usar en raspberry pi de varias maneras. Algunos de esos activos se enumeran a continuación.

Tensorflow

Tensorflow es una biblioteca proporcionada y mantenida por Google, es de código abierto, lo que significa que cualquiera puede usarla. Google tiene un grupo de investigadores que trabaja en aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizando esta biblioteca de código abierto. Podríamos usar esta biblioteca en raspberry pi y realizar varios proyectos como detección de objetos a partir de un video (pi también tiene una ranura para cámara para picam) o verificar el sitio de estacionamiento. Incluso podría codificar un automóvil autónomo con TensorFlow.

Kit AIY de Google

Con la ayuda del kit AIY de Google, puede crear su propio procesador de idiomas que se puede conectar al asistente de Google. Google AIY son las siglas de Google Artificial Intelligence Yourself. El kit AIY de Google también proporciona componentes habilitados para visión y voz que se pueden usar de varias maneras para producir algunos proyectos agradables.

Automatización Jenkins

Incluso podría instalar el servidor Jenkins en raspberry pi. Como todos sabemos, Jenkins es una herramienta tan poderosa en el mundo de la automatización. Con este Jenkins podemos automatizar nuestros modelos de aprendizaje automático, que producen modelos más precisos. Una sola frambuesa puede controlar muchos nodos esclavos de Jenkins.

Espero que hayas aprendido algo nuevo de este artículo o podría inspirarte a construir algo muy interesante. Si tiene cualquier tipo de duda o sugerencia por favor comente.

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