Suggestions sur l'algorithme de langage machine pour classer l'heure à laquelle un utilisateur se connecte

Question

J'essaie actuellement de créer un projet en C# dans lequel j'utiliserais l'apprentissage automatique pour apprendre et prédire l'heure à laquelle un utilisateur se connectera. sera enregistré et capturé dans la base de données pour l'apprentissage et la prédiction sera "User Log In Time" ainsi que "Nombre de fois que l'utilisateur se connecter autour de cette période"

J'ai deux parties à ma question. Tout d'abord, si je veux faire la fonction ci-dessus, dois-je utiliser un apprentissage automatique supervisé ou non supervisé? Parce que je n'ai pas d'ensemble de données pour former mon algorithme ML, je pense que je devrais utiliser sans surveillance. Deuxièmement, si j'utilise sans surveillance, quel algorithme sera le mieux adapté pour ce travail! Désolé si je ne suis pas clair dans ma question car je viens de commencer avec l'apprentissage automatique et suis très incertain moi-même! Toute aide sera grandement appréciée

Answer 1

Cela ressemble à un problème de régression simple (supervisé) puisque vous essayez de prédire une variable continue (temps), n'est-ce pas?

Vous avez des horodatages de connexion de différents utilisateurs (vos données de base), les séparez par utilisateur et ajoutez une "ligne de tendance". Une régression linéaire simple devrait être assez bonne, mais vous pouvez aussi donner une régression logistique ou polynomiale.