如何对传感器数据进行实时回归？

Question

我制作了一个使用python接收传感器数据的WSN。我已经建立了一个机器学习模型，该模型可以实时进行分类。有什么方法可以对传入的传感器数据执行实时机器学习预测...

Answer 1

由于您的模型已经过预训练，您可能只需要使用时间迭代器，并可以使用转移学习，然后评估模型。不确定确切如何执行此操作，但是这里有一些伪代码：

model

For seconds in timeperiod of interest:
   testdata = newdata.test
   train data = newdata.train
   Y = newdata labels

   freeze the first 6 layers of the model
   model.fit(traindata, Y, ...)

   model.evaluate(testdata , Y)

实时机器学习仍然是一个相当新的领域。美国国家科学基金会（NSF）刚刚获得了1000万美元的研究经费，截止日期为去年。

希望这会有所帮助！