如何使用机器学习存储加速度计数据以进行分类

Question

我正在开发一个使用原始加速度计数据的 Android 应用程序，并且我想通过使用机器学习（即 Azure ML 服务）对数据进行分类。例如，当设备在空间中像 1 一样移动时，它应该在应用程序中指定的文本字段中生成数字 1。我决定使用机器学习对动作进行分类，但我无法决定如何存储数据并将其发送到机器学习服务进行训练。现在，我正在应用程序中创建一个 SQLite 表，并在每次更改传感器数据时添加传感器的 X、Y、Z 值。之后，我将数据发送到机器学习服务，但我遇到了问题。数据仅包括 1 的一个动作。我如何存储多个相同动作的数据和其他动作的数据 - 这将代表不同的数字，如 2、3 - 并将它们发送到机器学习服务？

Answer 1

@MuhammedKadirYücel，根据我的理解，我认为您想将原始加速度计数据发送到 Azure 并存储到一些存储服务中，以便在机器学习服务上导入。

根据我的经验，我认为最佳做法是创建一个 EventHub 或 IoTHub 实例来接收这些原始加速度计数据。

然后创建一个Stream Analytics 以将传感器数据从 EventHub 或 IoTHub 传输到 Azure Blob 存储。

最后，您可以在机器学习服务上导入 blob 存储的这些数据，请参阅https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-import-data-from-online-sources/。