Google Cloudデベロッパーアドボケイトの佐藤一憲さんがお子さんと夏休みの自由工作として作ったじゃんけんマシンの製作過程をまとめた記事。シンプルな工作から始まって、だんだんと高度なデータ分析手法の解説になっていきます。
まず、ハードウェアはビニールの手袋にlittleBitsの曲げセンサー、サーボ、Arduinoモジュールなどを組み合わせて製作。手にはめてグー、チョキ、パーそれぞれの指の曲がりぐあいを検出する仕組みですな。曲げセンサーの値を閾値と比較するだけでも、とりあえずは動きそうなんですが、ここからデータ分析のツールをふんだんに投入します。
Jupyter NotebookをGoogle Cloud Platformに統合したサービス、Cloud Datalabを使って、取得したデータを可視化。センサーデータの「形」が3Dのグラフとなって現れます。続いて、グーチョキパーを分類する線形モデルのパラメータを導くためにTensorFlowを使用。このあたりでは専門用語もたくさん出てきますが、具体的なデータとコードが示されているので、なんとかついて行けそう。
最後に作成した線形モデルをArduinoに実装。つまり、TensorFlowを使って学習したモデルをArduinoで動かして、じゃんけんの必勝マシンを作り出しています。お見事。最新の電子工作を見せてもらった思いです。
Google Cloud Platform Japan Blog – 夏休みの自由工作：TensorFlowでじゃんけんマシンを作る
