Tensorflow trainサーバー上のモデル

Question

私はAndroidで収集したデータを使って機械学習を行う必要があります。

アンドロイドアプリでデータを収集し、共有設定で保存します。ユーザーがボタンをクリックすると、このデータに基づく予測が表示されます。 したがって、機械学習アルゴリズムを実行する必要があります。

私はTensorflowの使用について考えました。 Tensorflow Androidチュートリアルによれば、のの事前訓練モデルが必要です。保存されているデータがないため、持っていません。

サーバー上でTensorflowを使用することは可能であると思います。 可能かどうか： スマートフォンから収集したデータをサーバーに送信しますか？ サーバー上でモデルをトレーニングしますか？

ユーザーが予測ボタンをクリックした場合、予測はサーバー上の訓練されたモデルに従って行う必要がありますか？ （WEKA除く）

それともこれを行うには、他の方法がある、またはAndroid上でいくつかの他の機械学習ライブラリを使用して

感謝。

Answer 1

ライブラリの場合はpostとhereを確認し、これを読み取ることができます。article

最後には、TFを使用してアンドロイドにGoogle自身によって、このsample codeを通過します。

ほぼすべての場合、データのトレーニングはサーバーで行われ、モデルはスマートフォンのデータを予測するために使用されます。 Amazon、AzureなどのクラウドサービスをAWSのように使用して、モデルを訓練することができます。

まず、データを収集してサーバーに繰り返し送信する必要があります（データが多いほど良い）。これは、ユーザーが使用する可能性の高いリアルタイムのデータを使用するトレーニング期間でなければなりません。

十分なデータが収集されたら、モデルを訓練することができます。その後、ユーザーからのデータを継続的に収集しながらこれを予測に使用します。それからしばらくして、あなたのモデルを再び訓練してください。これにより、予測が改善されます。これにより、サイクルでモデルを訓練して使用することができます。