機械学習を使用して、数値のリストを変換/変更できますか?
車両の ECU から読み取ったバイナリ ファイルのペアが多数あります。車両がチューニングされる前のオリジナル ファイルまたはストック ファイルと、エンジン パラメータが変更された修正済みファイルです。ファイルは基本的に、リトルまたはビッグ エンディアンの 16 ビット数値のリストです。
これらのファイルのペアを機械学習にフィードして、新しいストック ファイルを取得し、そのストック ファイルを変換または調整しようとすることが可能かどうか疑問に思っていました。
これが可能かどうか誰かが教えてくれれば幸いです。私が見つけたすべての例は、何らかの変換を行うのではなく、データに対して決定を下しているように見えます。
また、これには紺碧を使用したいと考えています。
回答するには、特定の問題に関する詳細情報が必要です。しかし、教師あり機械学習は、多くの入力 (ストック ファイルなど) と出力 (調整された値など) を含むデータを取得し、それらの入力と出力の間の相関関係を学習して、出力を予測できるようにすることができます。新しい入力。(機械学習の用語では、これらの入力は「機能」と呼ばれ、出力は「ラベル」と呼ばれます。)
現在、教師あり機械学習には、回帰アルゴリズムと呼ばれるアルゴリズムのカテゴリがあります。回帰アルゴリズムを使用すると、数値を予測できます (必要なように聞こえます)。
さて、私があなたの問題を正しく理解している場合、私が目にする問題は、調整する値のリスト全体があるということです。2つのこと：
詳細については、「Azure Machine Learning アルゴリズムの選択」と「Microsoft Azure Machine Learning のアルゴリズムを選択する方法」を確認してください。
繰り返しになりますが、より良い提案を行うには、データについてもっと知る必要がありますが、それが役立つことを願っています.