Набор данных из Стэнфорда в CoreML

Этот вопрос задают так часто, что наконец я решил нарисовать диаграмму.

Объяснение:

• Набор данных - это «топливо», которое вы вкладываете в свою модель, чтобы она работала.
• Модель - это алгоритм машинного обучения: нейронная сеть, дерево решений и т. Д.
• Поддерживаемые структуры и модели машинного обучения перечислены здесь вместе с инструкциями по преобразованию.

Вы можете создать свой собственный файл .mlmodel, используя собственный набор данных с помощью скрипта python и библиотеки python под названием coremltools. Вы можете обучать свою модель, используя sklearn, keras и т. Д., И можете настраивать то, что используется для обучения, например SVM, kNN, регрессия и т. Д. Затем вы сохраняете его как файл .mlmodelfile и вставляете его в свой проект. Это полезное видео: https://youtu.be/T4t73CXB7CU