機械学習を使用して分類のために加速度データを格納する方法

Question

生の加速度データを使用するAndroidアプリケーションを開発しています。機械学習、すなわちAzure MLサービスを使用してデータを分類したいと考えています。例えば、デバイスが1のように動いた場合、アプリケーションで指定されたテキストフィールドに数字1が生成されます。私は機械学習を使用して動作を分類することにしましたが、データを保存してトレーニング用機械学習サービスに送信する方法を決定できませんでした。ここでは、アプリケーションでSQLiteテーブルを作成し、センサデータが変更されるたびにセンサのX、Y、Z値を追加します。その後、機械学習サービスにデータを送信していますが、問題があります。データには1つの動きしか含まれません。同じ動きの複数のデータと、他の動きのためのデータを保存するにはどうすればよいですか？2、3のような異なる数字を表し、それらを機械学習サービスに送ります。

Answer 1

@MuhammedKadirYücel私の理解に基づいて、生の加速度計データをAzureに送信し、Machine Learningサービスにインポートするためのストレージサービスをいくつか保存すると思います。

私の経験上、これらの生の加速度計データを受信するためのEventHubまたはIoTHubインスタンスを作成することをお勧めします。

次に、センサーデータをEventHubまたはIoTHubからAzure Blobストレージに転送するためにStream Analyticsを作成します。

最後に、機械学習サービスでBLOBストレージのこれらのデータをインポートすることができます。https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-import-data-from-online-sources/を参照してください。