我是机器学习的新手，并试图找出从哪里开始以及如何将其应用到我的应用程序。
我的应用程序正在提取一系列健康指标，基于所有这些指标建议服用一剂药物（一些抽象药物，无关紧要）。服用药物正在影响健康指标，我可以看看我的建议是否合适，如果下次需要调整更准确。正在不停地服用药物，所以我有很多结果和数据可供使用。
这对于机器学习和使用一些神经网络进行训练和做出更好的预测似乎是一个很好的例子吗？如果是这样 - 你能推荐一个Tensorflow或Keras的例子吗？
到目前为止，我只找到了图像识别示例，并且不确定如何将类似算法应用于我的问题。
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我也是机器学习的初学者，但根据我的知识，一种方法是使用Keras进行监督学习，使用Tensorflow作为后端。 Keras比Tensorflow更容易编程，但最终Tensorflow也可以做到这一点（取决于您对机器学习库的熟悉程度）。
您提到您的算法建议根据数据（来自患者）进行药物治疗。
预测药物治疗的一种方法是将所有预先存在的数据存储在CSV文件中，然后使用CSV模块进行读取。本教程介绍了读取CSV文件的基础知识（https://pythonprogramming.net/reading-csv-files-python-3/）。
接下来，您可以将数据存储在多维数组中，并通过它运行神经网络。与神经网络的大小相比，只需确保您有足够的数据（越多越好）。
正如你所提到的，另一种方法是使用卷积神经网络，理论上它可以并且应该可以工作，但是我对编程它们的经验很少，所以我担心我无法给你任何建议为此（您可以在Keras和Tensorflow中编程CNN）。
我祝你在项目中好运！