開発まとめになります。IoT連携、活用事例等を記載予定です。scikit-learnで線形回帰。chainerで時系列予測を出力する。LSTMで時系列予測を出力する。tensorFlowで未来予測値を計算して、GOOGLEHOMEで読み上げるhttp://knaka0209.blogspot.jp/2018/01/tensorFlow-1.html#IoTセンサー値から、TensorFlowの線形回帰で未来予測値を計算する。tensorFlowで未来予測値を表示するwebサービスを追加する前回続き、tensorFlow/機械学習の関連となります。GoogleHome読み上げ機能に、webサービス管理機能で、グラフ表示、データ表示等の機能を追加しました。当初予定していた部分の開発の最後になります。室内の温度を、数箇所測定しています。モバイルレスポンシブにしました。まとめ前回の、バックエンドの機械学習/演算処理の負荷は気になるところでしたが。定期更新された、予測係数を使って表示機能を実装すると。ストレスなく表示できました。GoogleHome機能に加え、気になるデータの視覚確認ができたり利便性が向上した気がします。見直し中ですが、改良を続けたいと思います。tensorFlowで予測値を計算する機械学習サービスを設置する前回続き、tensorFlow/機械学習の関連となります。server実装あたりの内容となります。web-APIを使ってIoTから更新されるセンサー値を読み込みtensorFlow結果を更新する処理を追加しています。処理tensorFlow処理、実績取得/更新の呼出など。cronに変更しています。serverと同様に、起動処理を追加。1.1で、メモリーリークが見られましたので、cron起動に一旦変更しています。対策されているかもです。メモリ領域の削除で対応予定していたのですが、なかなか消費メモリ量が減らず。cronに変えていますこの変更のデメリットは、1サイクルの実行終了前に、次の実行処理が二重に起動される可能性がありますので、起動間隔をあけておく必要があります。(nanoで設定しました。-e例ですが、下記を追加しました。毎時10分に起動した場合です。/home/pi/work/tensorflow/yosoku_update/yosoku_update_one.py*)上記の呼出コードも、修正しています。tensorFlowで未来予測値を計算して、GoogleHomeで読み上げるtensotFlow/機械学習の関連となります。全体的に見直し中ですが、メモしたいと思います。指定場所のセンサー値、予測値を音声出力する機能を追加しました。前の記事IoTセンサー値から、TensorFlowの線形回帰で未来予測値を計算する。全体的に分散ぎみですがIoTデバイスからのセンサー値は、管理serverにデータ送信。管理serverに更新。音声出力の、文章を組み立てて、ユーザーに出力。実績更新と、予測に必要な計算も平行に実行更新する構成としています。*)tensorFlowの機械学習処理は、重たい感じで。低スペックPCで各センサー処理分を連続して実行すると、時間はそれなりにかかりそうです。512M)で実行しています。通常のLinux版は、インストールできなかったため、苦戦しました。インストール事例はありそうなので、参考にしました。約30分ほど、かかりましたが。前回と同じ、線形回帰による。定期更新する方法を検討しました。予測精度の改善や課題はまだ多いので。前回続き、機械学習の関連となります。開発環境まわりの内容となり。先人様の情報を元に調査しました。kuc_arc_fマルチバイト(日本語)表示も追加しました。マルチバイト(日本語)が表示できるように、全体的に修正してみました。事例が少なかったので、メモです。