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下面顯示的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一個(gè)多重決策林。上傳了訓(xùn)練數(shù)據(jù)電子表格以訓(xùn)練模型。訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含數(shù)百個(gè)樣本以及低/正常/高分類。訓(xùn)練后，訓(xùn)練后的模型可以部署為 Web 服務(wù)，用于對(duì)新的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分類。

Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)

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設(shè)置 Azure

您必須先創(chuàng)建一個(gè) Microsoft Azure 帳戶。Azure 提供免費(fèi)試用和按使用量計(jì)費(fèi)的計(jì)劃。然后需要?jiǎng)?chuàng)建以下 Azure 服務(wù)：

1.物聯(lián)網(wǎng)中心

給它起個(gè)名字；我的是 LovegroveVehicle。然后我的主機(jī)名是?LovegroveVehicle.azure-devices.net

在密鑰圖標(biāo)下可用的是共享訪問(wèn)密鑰和連接字符串，出于安全考慮，此處不再重復(fù)。

接下來(lái)在您的 IoT 中心創(chuàng)建一個(gè)設(shè)備。我使用 IoT Hub SDK 中的免費(fèi)Device Explorer程序執(zhí)行此操作并在 Windows 10 上運(yùn)行。為Device Explorer提供集線器連接字符串以進(jìn)行訪問(wèn)。IoT 中心使用共享訪問(wèn)簽名來(lái)確保安全，該程序?qū)槟鷦?chuàng)建一個(gè) SAS 令牌以包含在您的設(shè)備中。該程序還有一個(gè)數(shù)據(jù)選項(xiàng)卡，可顯示來(lái)自您設(shè)備的傳入數(shù)據(jù)。

2.存儲(chǔ)帳戶

請(qǐng)注意，Azure 服務(wù)具有地理區(qū)域。他們并不總是默認(rèn)到同一個(gè)區(qū)域。使它們都在同一個(gè)區(qū)域以獲得最佳結(jié)果。

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)工作區(qū)

機(jī)器學(xué)習(xí)有自己獨(dú)立的門戶網(wǎng)站，稱為機(jī)器學(xué)習(xí)工作室，您可以在其中構(gòu)建訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)，然后將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型發(fā)布為 Web 服務(wù)。稍后查看有關(guān)構(gòu)建此 Web 服務(wù)的詳細(xì)信息，但請(qǐng)?jiān)趧?chuàng)建需要它的流分析作業(yè)之前執(zhí)行此操作。

4. 流分析作業(yè)

流分析作業(yè)包含三個(gè)部分

• 一個(gè)輸入。這是來(lái)自您的 IoT 中心的數(shù)據(jù)流
• 功能。將您的機(jī)器學(xué)習(xí) Web 服務(wù)添加為函數(shù)，使其可用于流分析。您選擇的別名將是查詢中的函數(shù)名稱。
• 用于選擇輸入數(shù)據(jù)、應(yīng)用函數(shù)并生成輸出的查詢。
• 一個(gè)輸出。在我們的原型中，它只是 blob 存儲(chǔ)中的一個(gè) CSV 文件，為我們提供了多種下載和進(jìn)一步分析的選項(xiàng)。

以下是當(dāng)前查詢。

    WITH subquery AS (  

        SELECT Temp, tempstate(Month, Temp) as result from carsmart  

    )  

    Select Temp, result.[Scored Labels]  

    Into carsmartoutput  

    From subquery  

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創(chuàng)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)

機(jī)器學(xué)習(xí)需要一組訓(xùn)練數(shù)據(jù)。將來(lái)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)汽車特性，但對(duì)于本次演示，我們將使用我們提供的一些已經(jīng)分類的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。為此，我們創(chuàng)建了一個(gè)根據(jù)我們希望 ML 系統(tǒng)學(xué)習(xí)的分布計(jì)算的隨機(jī)數(shù)據(jù)的電子表格。此電子表格是在 Windows 10 下的 Excel 2016 中創(chuàng)建的，然后在 Azure 存儲(chǔ)帳戶中保存為 CSV 文件。電子表格可以在代碼存儲(chǔ)庫(kù)中找到。輸入數(shù)據(jù)是月份和溫度。類別為低溫、正常和高溫。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)

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準(zhǔn)備好訓(xùn)練數(shù)據(jù)后，創(chuàng)建一個(gè)新的機(jī)器學(xué)習(xí)“實(shí)驗(yàn)”。該實(shí)驗(yàn)如下圖所示，由以下組件構(gòu)成：

• 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
• 拆分?jǐn)?shù)據(jù)函數(shù)，將數(shù)據(jù)拆分為訓(xùn)練和測(cè)試子集
• 選擇的機(jī)器學(xué)習(xí)算法；我選擇了多類決策森林。我希望它能學(xué)習(xí)我們的三類月份/溫度對(duì)。
• “訓(xùn)練模型”模塊，以算法和一個(gè)數(shù)據(jù)子集作為輸入。雙擊模塊并選擇代表正確分類的列；在我的數(shù)據(jù)中，它是狀態(tài)列。
• “評(píng)分模型”和“評(píng)估模型”模塊用于在其他訓(xùn)練子集上測(cè)試模型并報(bào)告結(jié)果。

運(yùn)行此實(shí)驗(yàn)并通過(guò)單擊“評(píng)估模型”框的輸出終端來(lái)檢查結(jié)果。并選擇可視化。在這種情況下，整體準(zhǔn)確度超過(guò) 0.99，所有的混淆都在 HIGH 類中，可能是由于 HIGH 溫度樣本太少。

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如果實(shí)驗(yàn)成功，您就可以設(shè)置預(yù)測(cè) Web 服務(wù)了。結(jié)果如下圖。

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必須修改此服務(wù)以僅指定月份和溫度作為輸入，并將狀態(tài)指定為輸出。結(jié)果如下：

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運(yùn)行該模型，然后部署 Web 服務(wù)。隨后的儀表板將包含一個(gè)“測(cè)試”按鈕，您可以在其中手動(dòng)輸入數(shù)據(jù)并測(cè)試您的服務(wù)。它現(xiàn)在已準(zhǔn)備好包含在您的流分析作業(yè)中。

Arduino MKR1000

MKR1000 使用 Sparkfun ODB-II-UART 板從車輛獲取數(shù)據(jù)。這些板與三線 RS-232 串行端口連接。對(duì)于原型系統(tǒng)，這些是唯一需要的硬件組件，因此它們被安裝在一個(gè)項(xiàng)目箱中，三個(gè)信號(hào)線纏繞在一起。

Sparkfun 提供的電纜將 ODB 板的 DB-9 連接器連接到車輛的 ODB-II 端口。

原型中的 MKR1000 通過(guò)其 USB 端口從 12V 至 5V 車載 USB 電源適配器供電。

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MKR1000 的內(nèi)置?WiFi?被編程為連接到我家的?WiFi?并上傳數(shù)據(jù)。其理念是，當(dāng)車輛在家時(shí)，系統(tǒng)將存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并通過(guò)家庭?WiFi上傳數(shù)據(jù)?，從而無(wú)需在車內(nèi)進(jìn)行昂貴的互聯(lián)網(wǎng)訪問(wèn)。軟件使用標(biāo)準(zhǔn)的Wifi101庫(kù)進(jìn)行?WiFi?接入。

可以通過(guò)多種方式將數(shù)據(jù)發(fā)送到 IoT 中心。對(duì)于這個(gè)原型，最簡(jiǎn)單的方法是使用 HTTPS 發(fā)送帶有 JSON 格式數(shù)據(jù)的 POST 消息。請(qǐng)注意，Azure 需要 HTTPS，并且 MKR1000 需要使用正確的 SSL 證書(shū)更新其固件；有關(guān)如何執(zhí)行此操作的說(shuō)明在網(wǎng)絡(luò)上。GitHub arduino 庫(kù)包括一個(gè)名為Wifi101-FirmwareUpdater的工具，它可以輕松完成這項(xiàng)工作。需要匹配的 Arduino FirmwareUploader草圖。

代碼存儲(chǔ)庫(kù)中提供了完整的 Arduino 源代碼。