我是机器学习的新手,正在试图弄清楚从哪里开始,以及如何将其应用到我的应用程序中。
我的应用程序提取了一系列健康指标,并根据这些指标建议服用一剂药物(一些抽象的药物,无关紧要)。服用药物会影响健康指标,我可以看到我的建议是否正确,下一次是否需要调整以更精确。药物一直在服用,所以我有很多结果和数据要处理。
对于机器学习和使用一些神经网络来训练和做出更好的预测来说,这看起来是一个很好的案例吗?如果是这样的话-你能推荐一个Tensorflow或Keras的例子吗?
到目前为止,我只找到了图像识别的例子,不确定如何将类似的算法应用到我的问题中。
发布于 2017-05-23 03:43:21
我也是机器学习的初学者,但根据我的知识,一种方法是在Keras中使用supervised learning,它使用Tensorflow作为后端。Keras比Tensorflow更容易编程,但最终Tensorflow也可以做到这一点(这取决于您对机器学习库的熟悉程度)。
你提到你的算法建议根据数据(来自患者)进行药物治疗。
预测药物的一种方法是将所有预先存在的数据存储在CSV文件中,并使用CSV模块读取该文件。本教程介绍了读取CSV文件(https://pythonprogramming.net/reading-csv-files-python-3/)的基础知识。
接下来,您可以将数据存储在多维数组中,并通过它运行神经网络。只需确保与神经网络的规模相比,您有足够的数据(越多越好)。
正如您所提到的,另一种方法是使用卷积神经网络,理论上可以也应该工作,但我几乎没有编程经验,因此我恐怕无法为您提供任何建议(您可以在Keras和Tensorflow中对CNN进行编程)。
我真的希望你在你的项目中好运!
https://stackoverflow.com/questions/44118035
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