我有一个用 SWIFT 编写的 iOS 应用程序。它获取用户信息并将其保存在数据库(Firebase)中。我想使用这些数据，然后随着数据更新动态更新创建的机器学习模型，以便每次都能提供改进的预测。有办法做到这一点吗？
我知道我可以单独创建经过训练的模型(例如使用 TensorFlow)，然后使用 Core ML 将其导入到我的应用程序中，但如何才能做到这一点，以便模型随着新数据的进入而不断更新？
感谢您的帮助!!
最佳答案
取决于型号。
您不能为此使用 Core ML，因为它不支持训练。 iOS 11.3 中的 Metal Performance Shaders 框架现在支持基于神经网络的模型的训练。而且您始终可以编写自己的训练代码。
如果模型是逻辑回归等基本模型，您可以在设备上对其进行训练，并且不会花费那么长时间。如果它是一个具有多层的深度学习模型，并且您要使用大量数据对其进行训练，则在设备上进行训练可能不可行。
关于ios - iOS 的动态机器学习模型，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49849007/