एंड्रॉइड ऐप में भविष्यवाणियां बनाने के लिए साइक्विट का समर्थन समर्थन वेक्टर मशीन - जावा, एंड्रॉइड, टेंसफोर्लो, मशीन-लर्निंग, विज्ञान-सीखना

असल में मैंने साइकिट सीखने का उपयोग करके एक छवि मल्टी-क्लासिफायरफायर बनाया लेकिन इस ब्लॉगपोस्ट के समान टेंसफोर्लो न्यूरल नेटवर्क के साथ फीचर निष्कर्षण का उपयोग करना: https://code.oursky.com/tensorflow-svm-image-classifications-engine/

प्रशिक्षण और भविष्यवाणी पाइथन में ठीक काम करती है, हालांकि मैं अब एंड्रॉइड ऐप में काम करने की कोशिश कर रहा हूं और मुझे यकीन नहीं है कि आगे कैसे बढ़ना है।

मुझे जावा में साइकिट सीखने के मॉडल निर्यात करने के लिए एक लाइब्रेरी मिली: https://github.com/nok/sklearn-porter तो यह शायद एंड्रॉइड में चला जाएगा। समस्या यह है कि एसवीएम क्लासिफायर अब नई छवियों से 2048-आयामी इनपुट सुविधाओं की अपेक्षा करता है और मुझे नहीं लगता कि टेन्सफोर्लो इन्फरेंस लाइब्रेरी एक एंड्रॉइड ऐप में फीचर निष्कर्षण के लिए मॉडल का उपयोग करने में सक्षम है जैसे मैंने पायथन कोड में किया था

क्या किसी के पास कोई विचार है कि मैं एंड्रॉइड में इस सुविधा निष्कर्षण और वर्गीकरण को कैसे कार्यान्वित कर सकता हूं?

पीएस: मैं इस दृष्टिकोण का उपयोग कर रहा हूं क्योंकि यह मेरे प्रोजेक्ट में पहले किए गए वर्गीकरण के लिए केवल InceptionV3 मॉडल का उपयोग करने से बेहतर पूर्वानुमान परिणाम उत्पन्न करता है https://github.com/pirklbauer31/DiceTracker

उत्तर:

मैं मशीन लर्निंग ऑन का उपयोग कर एक प्रोजेक्ट पर हूंएंड्रॉइड पर एंड्रॉइड पर साइकोकिट-सीखने के साथ एंड्रॉइड भी कुछ परेशानी है, अंततः मैं वीका लाइब्रेरी का उपयोग कर रहा हूं। वीका अन्य एमएल लाइब्रेरी है जैसे कि विज्ञान-सीखें लेकिन यह जावा पर लागू है और एंड्रॉइड में उपयोग के लिए .jar है: https://github.com/rjmarsan/Weka-for-Android

मैंने एसवीएम का उपयोग नहीं किया है लेकिन इसे वेका कोड पर शामिल किया गया है और मुझे लगता है कि आप इसे अपनी जरूरतों के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं।

आशा है कि यह आपको हेप्लस करेगा।