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私は非常に基本的な質問だと思います。マシン学習アルゴリズムとFirebaseのデータ構造を統合するベストプラクティスは何ですか？具体的には、データを収集し、本質的にデータを収集するFirebase上で絶えず成長するデータ構造を持っています。 Think Survey Monkeyを考えなさい。Firebaseのデータ構造で機械学習を使用するには？
私はデータ構造から必要な関連データを引き出し、調査回答をユーザーにとってきれいで利用可能な数字に変えるスクリプトをPythonで作成しています。
私がやっているやり方は、単純にFirebaseからJSONをエクスポートすることです。もちろん、データ構造が拡大するにつれ、私のローカルコンピュータでこれを行うことは不合理になるだろうと思います。
このワークフローのベストプラクティスは何ですか？ Google Cloudには、いくつかのデータベース管理プログラムが用意されています。クラウド上で私の前処理を行うにはどうすればよいですか、あるいは私が現在やっている信じられないような手のひらの手作業のソリューションから、少なくともスケーラブルではありません。
ありがとうございました！
のリンクをチェックしてください。 Firebaseは機械学習アルゴリズムを実行しないので、モデルを抽出して、それを何とかscikit-learnなどに再フォーマットする必要があります –