如何在 android 应用程序中使用 ML 模型 [关闭]

Question

我的毕业项目是关于使用数据挖掘技术或 ML 模型从数据集（不是 API）预测 Covid-19 的 android 应用程序，将有一部分供用户按区域搜索以了解该区域是否安全或拥挤使用带有统计数据的 covid 病例以避免去那里，另一部分是一个聊天机器人，它可以获取用户症状并预测这些症状是 Covid-19 还是仅仅是流感。 问题是我是一名网络开发人员，我以前没有使用过 android studio，我从未使用过 ML，我不知道如何开始这个项目，谁能指导我如何开始并给我一些指导请？这是一个毕业项目的目的。 提前致谢。

Answer 1

创建 Android 应用程序

如果您没有使用 Android Studio 的经验，请不要担心，这真的很容易。您应该从 Android 开发者网络中的“创建您的第一个应用程序”教程开始。

• https://developer.android.com/guide

您可以使用 Java 和 Kotlin 编写应用程序。我建议你使用 Java，因为大多数在 Android 中使用 ML 的教程都使用 Java。

创建可在 Android 中使用的 ML 分类器

由于您尚未指定必须使用的 ML 算法，我将给您两个选择。

SVM（支持向量机）

第一个选项是使用 SVM（支持向量机）。这是生成分类器的一种简单方法（在您的情况下，您必须在 COVID-19 和流感之间对症状集进行分类）。下面是使用 SVM 的教程：

• SVM Tutorial

训练完 SVM 后，您必须将其导出以在 Java 中使用。以下是有关如何执行此操作的说明：

• Using trained Scikit-learn svm classifiers in Android

神经网络

第二种选择是使用神经网络。如果您选择此选项，我建议您至少参加 Andrew Ng 在 Coursera 中的深度学习专业化的第一门课程。如果您不想付费，可以免费旁听课程并观看视频：

• Deep Learning Specialization - Courses

在本课程中，您将学习创建神经网络并在 Python 中使用 Keras 对其进行训练。训练好神经网络后，您可以导出生成的模型并将其转换为 tflite 格式（Tensorflow Lite）。

• Convert Keras Model into tfLite

这个模型随后可以在 Android 中使用。

• Use tfLite model in Android