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機械学習とRaspberry Piを用いてレーザー加工機の動作状態を判定する（第1回） - Qiita
イントロダクション 前置き この記事は、機械学習とRaspberry Piを用いてレーザー加工機の動作状態を音... イントロダクション 前置き この記事は、機械学習とRaspberry Piを用いてレーザー加工機の動作状態を音で判定することに機械学習の非専門家がチャレンジするシリーズの初回です。私自身は、今までにGoogle Cloud Speech APIなど学習済みモデルベースのサービスはしばしば活用してきたものの、チュートリアル以外で実際に自分で学習させてモデルをつくるのはほぼ初めてです。ですので、大幅に間違っているところがあるかもしれません。もし、お気づきの点などあればコメント等で指摘していただけると助かります。 課題 ファブ施設に設置されているデジタル工作機械の中で代表的なものの一つに、レーザー光線で材料を切断したり、表面に彫刻したりするレーザー加工機があります。2次元のデータを元に短時間で加工できることから比較的手軽に使い始めることができ、使いこなせば高度な加工までできる、かなり奥の深い工作
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