問題タブ [createml]

MLDataTable特定の .csv ファイルから をロードしています。各列のデータ型は、入力ファイルの内容に応じて自動的に推測されます。
後でテーブルを処理するときに、予測可能な明示的な型が必要です。

ファイルをロードするときに特定のタイプを強制したり、2 番目のステップでタイプを変更したりするにはどうすればよいですか?

簡単な例:

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 ：）

私は最近、機械学習アルゴリズムの効率をテストするプロジェクトに着手しました。しかし、自分のアイデアを実現するためのプラットフォームを見つけるのに非常に苦労しました。これが私がやろうとしていることです。

クラシック音楽の曲を作曲家ごとに識別できるニューラル ネットワークを作成しようとしています。それぞれ 5 秒の長さで、5 人の異なる作曲家によるクラシック クリップのセットを使用してトレーニングします。全部で25曲になります。アルゴリズムは、アプリケーションに統合することなく、曲を識別できる必要があります。このアルゴリズムには、特定の一連の要件があります。

1: Python プログラミング言語のアプリケーションまたはライブラリとして、MacOS Mojave または High Sierra で使用できる必要があります。

2: ニューラル ネットワークを作成する方法について、何らかのドキュメントがオンラインで公開されている必要があります。

3: 聴覚刺激を処理できる必要があります。(たとえば、Xcode 10.1 は MLClassifier を使用して聴覚刺激を処理できません。)

4: ユーザーは、アルゴリズム内の隠れ層の数を簡単に変更できなければなりません。

これらの要件がすべて満たされ、通信で追加の問題を解決できれば、問題は解決します。解決策を見つけるために、スタック オーバーフロー コミュニティのメンバーと協力できることを楽しみにしています。ご協力いただきありがとうございます。

敬具 スレン・グリゴリアン