IoTデータ学習して chainerで時系列予測を出力する。
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概要
機械学習の関連となります。
ディープラーニングも対応できそうなchainer を使って、IoTデータの数値予測してみました。
前は、LSTMのKeras+ tensorFlow 版でしたが、
Ubuntu以外のLinux で、tensorFlow最新インストールが困難でしたので、
別のライブラリを探し、chainer 同等の機能が追加できるか検討してみました。
参考のページさま
chainerでsin関数を学習させてみた
https://qiita.com/hikobotch/items/018808ef795061176824
Chainerで始めるニューラルネットワーク
https://qiita.com/icoxfog417/items/96ecaff323434c8d677b
結果
件数的には、やや少なめですが
最近の、IoT温度値を程読ませて
matplotlib のグラフ表示
一次元配列を読ませています。
predict: 予測
temp : 温度/実測値
前半は、やや曲線の波形でしたが
後半は、ほぼ直線的でした。
まだ調整が必要かもしれません。
実行ログ：
code
Github
python3.5, cha_iot_rand.py
デモ用で、乱数を読ませていますが。
使用時は、IoT実測値を読ませて学習させています。
https://gist.github.com/kuc-arc-f/fd5d3981a9ce05087f74fdaa908841b2#file-cha_iot_rand-py
update
=== Update:2018/02/19===
csv から、温度データを読み込み処理を追加しました。 (pandas )
https://github.com/kuc-arc-f/cha_iot_pd
まとめ
その他の、使えそうな機械学習ライブラリ
があれば、調査していと思います。
