Я разрабатываю приложение для Android, которое использует данные сырого акселерометра, и я хочу классифицировать данные с помощью машинного обучения, т. Е. Службы Azure ML. Например, когда устройство перемещается как 1 в пространстве, оно должно генерировать номер 1 в текстовом поле, указанном в приложении. Я решил использовать Machine Learning для классификации движений, но я не мог решить, как хранить данные и отправлять их в службу машинного обучения для обучения. На данный момент я создаю таблицу SQLite в приложении и добавляю значение X, Y, Z датчика каждый раз, когда данные датчика меняются. После этого я отправляю данные в службу машинного обучения, но у меня проблема. Данные включают только одно движение для 1. Как я могу хранить несколько данных для таких же перемещений и данных для других движений, которые будут представлять разные числа, такие как 2, 3, и отправить их в службу машинного обучения?Как хранить данные акселерометра для классификации с помощью машинного обучения
1
A
ответ
0
@ MuhammedKadirYücel, Основываясь на моем понимании, я думаю, что вы хотите отправить сырые данные акселерометра в Azure и сохранить в каком-то хранилище для импорта в службу машинного обучения.
По моему опыту, я считаю, что наилучшей практикой является создание экземпляра или IoTHub для получения данных необработанного акселерометра.
Затем создайте Stream Analytics для передачи данных датчиков из EventHub или IoTHub в хранилище Azure Blob.
Наконец, вы можете импортировать эти данные хранилища blob в службу машинного обучения, см. https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-import-data-from-online-sources/.