Yaka yaka öğreniyoruz!
Arduino nedir ile alakalı her şey burada. Detaylı ve anlaşılır içeriklerle, projelerinize yeni bir soluk, tecrübelerinize tecrübe katmak için seni bekliyor.
Bu yazımızda saat işlemi gereken projelerde sıklıkla kullandığımız RTC modülü’nü diğer alternatif modüller ile kıyaslayacağız. Öncelikle belirtmek isteriz ki, bu tabloda olan RTC modülleri, piyasada en çok bulunan ve sıklıkla kullanılan modüllerdir, farklı ve bu
Okumaya devam et
Kalitesiz ve genelde *ucuz olarak alınan RC522 RFID okuyucu modüllerin bazılarında okuma, çalışma problemleri mevcut. Okuyabilmesi gereken frekans aralığındaki RFID Tagları okumuyorlar ya da belirli bir çalışma saatinden sonra sıfırlanmadan çalışamaz duruma geliyorlar. Bu yazımızda
Okumaya devam et
USBasp ile ATtiny Programlama, daha önceki ATtiny yazılarımızda, mikroişlemcimizi doğrudan USB aracılığı ile ya da Arduino UNO gibi diğer geliştirme kartları ile programlarken sorun yaşarsak başvurmanız gereken en kolay alternatiftir. USBasp ile diğer ATmel mikroişlemcileride
Okumaya devam et
Bu Arduino Makine Öğrenimi projesinde, yaptığınız hareketleri tanımlamak için bir ivme ölçer sensörü kullanacağız. Bu içerik aslında Tensorflow blogunda yapılan bir projenin yeniden yapımıdır. Tensorflow bloğunda ki yazının aksine Arduino Nano 33 BLE yerine eski
Okumaya devam et
Bir çok yabancı forum ve geliştiricilerin tartışma platformlarında, Arduino ve Makine Öğrenimi hakkında açılan yüzlerce başlık var. Belirli bir kesim, Arduino, makine öğrenimini idare edemeyecek kadar kaynaklarının kısıtlı olduğunu savunuyor. Başka bir kesin Multi Layer
Okumaya devam et
Arduino geliştirme kartlarında ve benzer mikroişlemcilerde makine öğrenimine mi başlıyorsunuz ? Python’da eğittiğiniz modeli Arduino, STM32, ESP32 gibi herhangi bir C++ projesinde çalıştırmak ister misiniz? Bu içerikte size bunun ne kadar kolay olduğunu göstereceğiz. Verileri Yüklemek Bir sınıflandırıcıyı eğitmek için bazı verilere
Okumaya devam et
Yalnızca birkaç kilobaytlık kaynakla ne kadar doğruluk elde edebileceğinize şaşıracaksınız: Karar Ağacı(Decision Tree), Random Forest ve XGBoost (Aşırı Gradyan Artırma) mikrodenetleyicilerinizde artık kullanılabilir: gömülü cihazlarda süper hızlı sınıflandırma için son derece RAM optimize edilmiş uygulamalar geliştirebilirsiniz. Karar Ağacı Karar
Okumaya devam et
Ayarlamak için minimum miktarda parametreye sahip en iyi performans gösteren sınıflandırıcılar mı arıyorsunuz? Başka yere bakmayın: Aradığınız şey Gauss Naive Bayes, ayrıca microML sayesinde artık onu mikrodenetleyicinize kolaylıkla taşıyabilirsiniz. Gaussian Naive Bayes Naive Bayes sınıflandırıcıları, sınıflandırma için
Okumaya devam et
Şimdiye kadar, bir Makine öğrenimi modelini bir mikro denetleyiciye taşımak için ana sınıflandırıcımız olarak SVM’yi (Destek Vektör Makinesi) kullandık: ancak son zamanlarda, benzer bir doğruluğu sağlayan, çok daha küçük olabilecek ilginç bir alternatifini sizlerle tanıştırmak
Okumaya devam et
Gömülü senaryolar için mükemmel, küçük ve doğru yepyeni bir ikili sınıflandırıcı: minimum bellek ayak izi ile kolayca 90%+ doğruluk elde edin! SEFR: Ultra Düşük Güçlü Cihazlar için Hızlı Doğrusal Zamanlı Sınıflandırıcı, yazarların ikili bir sınıflandırıcı
Okumaya devam et