У меня есть небольшой набор данных CV-сканирований (циклическая c вольтометрия). Каждое сканирование содержит данные о токе и напряжении в виде массивов numpy, каждая по 2001 точек (матрица 2x2001). Они представляют данные пациента для диагностики заболевания. У меня есть результаты диагностики, и я хочу посмотреть, могу ли я использовать двоичный классификатор, чтобы принимать массивы и делать прогноз диагностики. Набор данных в настоящее время растет, и я хочу настроить конвейер для обработки данных. У меня все они есть в виде CSV, а затем конвертируются в массивы.
Я прочитал большую часть документации Tensorflow и, кажется, застрял. Я думал об использовании модифицированной CNN, но не уверен. Я согласен с использованием массива для тока вместо тока и напряжения.
Любая помощь с настройкой конвейера будет принята с благодарностью!