Aprendizaje automático de Android
Hola Habr! Les presento atención a la traducción de un artículo de la revista APC .El aprendizaje automático y la minería de datos son los desarrollos prácticos de la inteligencia artificial, gracias a los cuales aparecen aplicaciones de varios temas, que van desde la aeronáutica hasta la zoología. Estos procesos se realizan con mayor frecuencia en la nube, en una PC o computadora portátil, y mucho menos en un teléfono inteligente.Sin embargo, recientemente apareció una nueva aplicación gratuita llamada "DataLearner" en Google Play, con la que puede extraer datos. No requiere recursos externos y acceso con privilegios de superusuario.Recursos informáticos para teléfonos inteligentes
Muchas personas creen erróneamente que el aprendizaje automático y la minería de datos requieren muchos recursos de computación en la nube, o al menos una computadora poderosa. Sin embargo, en última instancia, se reduce al tamaño de los datos que se analizan y al tipo de aprendizaje automático que desea aplicar.La formación en informática tiene sus propios niveles de dificultad. Si imagina que una técnica de aprendizaje profundo recientemente emergente como la red neuronal convolucional (CNN) es un automóvil con una alta densidad de potencia, entonces otras técnicas, como el árbol de decisión y muchos otros métodos de entrenamiento "forestales", son "hatchbacks" calientes. Muestran resultados excelentes, rápidos y fáciles, incluso con capacidades informáticas limitadas de la CPU.Aplicación de procesamiento de datos
Google lanzó recientemente TensorFlow Lite. Esta aplicación es para teléfonos inteligentes e Internet de las cosas, diseñada para el entrenamiento en profundidad de objetos físicos. Sin embargo, DataLearner fue al revés. Admite algoritmos de clasificación tradicionales como NaïveBayes y Random Fores. Todos ellos se almacenarán en su teléfono y no requerirán la participación de un tercero para obtener acceso a ellos.DataLearner combina los componentes centrales de la aplicación de minería de datos de código abierto Weka con nuevos algoritmos de aprendizaje basados en computadora desarrollados por la Universidad Charles Sturt en Australia. La aplicación es autónoma, es decir No requiere computación en la nube o conexión a Internet para su funcionamiento normal. El programa no solicita acceso con privilegios de superusuario, no recopila información sobre usted (excepto los datos que Google recibe de los archivos de arranque en Google Play) y es compatible con todos los dispositivos con Android 4.0 y versiones posteriores. Es fácil de administrar gracias a una interfaz de usuario simple que consta de tres pantallas principales.Cuando se inicia la aplicación, aparece una pantalla de carga donde puede descargar paquetes de datos CSV o ARFF. Se pueden guardar localmente o en descargas. Para el formato CSV, se necesita una línea de encabezado. Después de cargar, verá información general sobre los datos, incluidos los tipos y el número de parámetros, así como los atributos de clase.Elige tu algoritmo
Si desliza la pantalla hacia la izquierda, se abre una ventana donde puede elegir uno de los 40 algoritmos para el reconocimiento de patrones en el paquete de datos. Recuperación de información: en esencia, esta es la asignación de patrones en los datos y las relaciones entre varios atributos y atributos. No existe un algoritmo perfecto y, por lo tanto, DataLearner le ofrece una amplia gama de opciones. Además de la gran cantidad de algoritmos de los desarrolladores de la aplicación Weka, la lista contiene varios métodos nuevos creados por el personal de la Universidad Charles Sturt, por ejemplo, ForestPA, SysFor y SPAARC.Ejecute su algoritmo
Aquí comienza la diversión.No tiene que hacer nada excepto presionar el botón "Ejecutar". DataLearner hará el resto. Primero, construirá un modelo de sus datos, es decir correlaciona atributos entre sí.El atributo de clase define la lista agrupada a la que pertenece cada paquete de datos. Por ejemplo, una versión de demostración estándar de un paquete de datos proporciona indicadores meteorológicos como temperatura, humedad, dirección del viento y lluvia en los últimos días. Y extrae los datos para averiguar si hay algún patrón en cómo estos indicadores climáticos se relacionan con si llovió o no ese día.La aplicación verifica luego el conjunto de reglas o "modelo" creado usando un método llamado "validación cruzada de 10 pasadas" para averiguar cuáles son sus capacidades predictivas. Como resultado, obtienes un análisis matemático, cuyo resultado principal es el porcentaje de precisión. Aparecerá en la parte superior de la pantalla.Haga clic en el botón 'Ver detalles / matriz' en la parte inferior de la pantalla y obtendrá información más detallada sobre el modelo y cómo funciona. Aquí, la información sobre los patrones se presentará en una forma más visual.También debe recordar la cantidad de datos cargados para el procesamiento: a pesar del rendimiento alardeado de los procesadores móviles, no debe esperar de ellos la misma velocidad que con AWS o Google Cloud. Además, no espere a que pueda descargar datos de tráfico de Facebook en los últimos diez años desde Facebook, y el programa los procesará para ... no, nunca los procesará. Sin embargo, hay muchas aplicaciones con fuentes de información más modestas, para cuyo procesamiento el teléfono inteligente sería perfecto.Calculadora de bolsillo
DataLearner no reemplazará pronto el aprendizaje automático basado en la nube, pero ese no es su propósito. En cambio, la aplicación es una solución totalmente portátil que cabe en su bolsillo y no requiere un cable de alimentación o un cable de Internet. La aplicación se puede descargar de forma gratuita desde Google Play . El código fuente con licencia GPL3 también está disponible en GitHub . Source: https://habr.com/ru/post/undefined/
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