swift - CoreML を使用してパターンから結果を予測する

Question

私は機械学習に関連することは初めてで、その方法を知りたいです。たとえば、パターンから単純な結果を予測する方法があれば、[1, 2, 3, 1, 3, 2, 1]. ユーザーがアクション 3 を実行すると、データセットは になり[1, 2, 3, 1, 3, 2, 1, 3]ます。ユーザーが次に何をするかを予測するにはどうすればよいですか?

と一緒に使う予定ですCoreML。これはAppleの開発者Webサイトで見つけました。ただし、これはモデルで提供されたデータに基づいて予測していると思います。（私はそれがCreateMLであると仮定しています）。

私の問題に対する推奨されるアプローチは何ですか？（私の英語で申し訳ありません。必要に応じてもっと明確にしようとします）。ありがとうございました ：）

Answer 1

これは、一連の入力データに対して機能する分類子のように見えます。この種のものに使用される典型的なモデルは LSTM です。現在、Create ML では LSTM などのシーケンス モデルをトレーニングできないため、Keras (または特定のアプリケーションの場合は Turi Create ) などのトレーニング パッケージを使用する必要があります。

LSTM がどのように動作し、iOS でそれらを実装する方法を説明する、私が以前に書いたブログ投稿を次に示します: http://machinethink.net/blog/recurrent-neural-networks-with-swift/これは LSTM モデルもサポートしており、少し使いやすいです。