スマートフォンで体脂肪率を予測するアプリのデモンストレーション

スマートフォンで体脂肪率を予測するアプリのデモンストレーション

タイトル：スマートフォン年間プロジェクトのデモンストレーションビデオ

目次

1. はじめに
2. アプリの全体像
3. Firebaseの使用方法
4. ニューラルネットワーキングの開発
5. サインアップとログインの方法
6. 予測の追加と編集
7. データベースの管理
8. 画像のアップロードとストレージ
9. MLP（Multi-Layer Perceptron）の作成
10. CNN（Convolutional Neural Network）の作成
11. データの分割とモデルのフィッティング
12. 結果の評価とグラフ化
13. モデルの保存と終了
14. おわりに

スマートフォン年間プロジェクトのデモンストレーションビデオ

このビデオでは、スマートフォン年間プロジェクトの全体像とアプリの使用方法をご紹介します。まずは、一般のユーザーがアプリを使う際の流れをデモンストレーションします。次に、Firebaseの使用方法とデータの保管方法について説明します。さらに、ニューラルネットワーキングの開発についても紹介します。このビデオでは、約15分の時間を想定していますが、もし時間が足りない場合は、何度かに分けてご視聴いただくこともできます。

まず、Androidデバイスでアプリを実行しています。デザインは独自のロゴを持っており、起動時にはスプラッシュスクリーンが表示されます。ログイン機能はありませんので、新規ユーザーはサインアップ画面に進むことができます。サインアップ時にはメールアドレスとパスワードを入力する必要があります。このデータはFirebaseに保存され、メールアドレスの形式やパスワードの長さなど、バリデーションが行われます。

サインアップ後、ユーザーは自身のアクティビティページに移動します。ここでは、アクティビティの追加やログアウトが可能です。再ログインする際にも同様に、データのバリデーションが行われます。ログイン後、予測の追加や編集が可能な予測アクティビティに移動します。

予測アクティビティでは、体重、身長、年齢を入力することができます。これらのデータはモデルに送信され、体脂肪率の予測が行われます。予測結果はグラフで表示され、変更や編集も可能です。画像のアップロードは任意ですが、アップロードすればユーザーの進捗状況を確認することができます。

データはすべてFirebaseのデータベースに保存されます。ユーザーごとに一意のIDが割り当てられ、予測の詳細も保存されます。また、画像は別のストレージに保存され、アプリの再起動後も画像が表示されるため、ユーザーにとって便利な機能です。

以上がスマートフォン年間プロジェクトのデモンストレーションビデオの概要です。問題が解決され、報告書で説明が不十分だった点が明確になったことを願っています。詳細な手順や結果については、ビデオをご覧ください。

メリット：

• アプリの使い方が分かりやすい
• ユーザーごとのデータ管理が容易
• 予測結果の可視化が可能

デメリット：

• 画像のアップロードが任意のため、進捗状況が分かりにくい
• Premium版の利用によりランタイムが制限される

ハイライト：

• スマートフォン年間プロジェクトの全体像とアプリの使い方
• Firebaseを用いたデータの保管と管理
• MLPとCNNの作成とモデルのフィッティング
• 予測結果の評価とグラフ化

よくある質問（FAQ）

Q: 画像のアップロードは必須ですか？ A: いいえ、画像のアップロードは任意ですが、進捗状況を確認する際に便利な機能です。

Q: データはどこに保存されていますか？ A: データはFirebaseのデータベースに保存されます。

Q: モデルの精度はどの程度ですか？ A: モデルの精度は訓練データに対して約85%、検証データに対して約75%です。

Q: プレミアム版の利点はありますか？ A: プレミアム版では長時間のランタイムが可能ですが、このプロジェクトでは問題ありません。

リソース：

• Android Studio: https://developer.android.com/studio
• Firebase: https://firebase.google.com/
• CV2: https://opencv.org/