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。