Crie e implemente um modelo de pontua√ß√£o para prever problemas na frequ√™ncia card√≠aca  

Utilize o IBM Watson Studio para desenvolver um modelo preditivo com o Watson Machine Learning

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O aprendizado de m√°quina vem explorando in√ļmeros campos e um dos mais interessantes √© o da sa√ļde. Este padr√£o de c√≥digo utiliza um Jupyter Notebook no IBM Watson Studio para desenvolver um modelo preditivo que demonstre um potencial caso de uso de assist√™ncia m√©dica. Esse modelo preditivo √© implementado na produ√ß√£o no Watson Machine Learning Service e chamado por um aplicativo Node.js customizado em execu√ß√£o em um Cloud Foundry Runtime na Nuvem IBM.

By Justin McCoy, David Carew

Overview

Voc√™ √© um desenvolvedor ou cientista de dados muito ocupado e deseja encontrar o caminho mais r√°pido para entregar insights de dados para os usu√°rios, mas isso exige profundos conhecimentos em v√°rios dom√≠nios de tecnologia. Este exemplo completo percorre as in√ļmeras tecnologias utilizadas para:

  • Adquirir, limpar e explorar dados
  • Desenvolver um modelo de aprendizado de m√°quina preditivo
  • Fazer predi√ß√Ķes
  • Hospedar o modelo para consumo
  • Chamar o modelo hospedado a partir de um aplicativo Node.js

Ao longo do caminho, aprenda sobre o Watson Machine Learning Service da IBM para hospedar seu modelo treinado na Nuvem IBM e no IBM Watson Studio, uma IDE baseada em nuvem para equipes de ci√™ncia de dados, al√©m das ferramentas que re√ļnem v√°rias tecnologias de software livre desenvolvidas para ci√™ncia de dados e aprendizado de m√°quina.

Neste padrão de código, utilize um Jupyter Notebook no IBM Watson Studio para desenvolver um modelo preditivo que demonstre um potencial caso de uso de assistência médica. Embora ele tenha apenas fins demonstrativos, você verá como usar o Watson Machine Learning em um conjunto de dados composto por métricas de assistência médica para criar um modelo preditivo para risco de insuficiência cardíaca. Após a criação desse modelo, as entradas inseridas podem ser pontuadas para formar uma predição para um caso individual. Observe que esse aplicativo é usado apenas para fins demonstrativos e ilustrativos e não constitui uma oferta submetida à revisão regulamentar.

Após concluir este padrão de código, você saberá como:

  • Desenvolver um modelo preditivo em um Jupyter Notebook.
  • Implementar o modelo no servi√ßo IBM Watson Machine Learning.
  • Acessar o modelo de aprendizado de m√°quina por meio de APIs ou um aplicativo Node.js.

Vis√£o Geral

Voc√™ √© um desenvolvedor ou cientista de dados muito ocupado e deseja encontrar o caminho mais r√°pido para entregar insights de dados para os usu√°rios, mas isso exige profundos conhecimentos em v√°rios dom√≠nios de tecnologia. Este exemplo completo percorre as in√ļmeras tecnologias utilizadas para:

  • Adquirir, limpar e explorar dados
  • Desenvolver um modelo de aprendizado de m√°quina preditivo
  • Fazer predi√ß√Ķes
  • Hospedar o modelo para consumo
  • Chamar o modelo hospedado a partir de um aplicativo Node.js

Ao longo do caminho, aprenda sobre o Watson Machine Learning Service da IBM para hospedar seu modelo treinado na Nuvem IBM e no IBM Watson Studio, uma IDE baseada em nuvem para equipes de ci√™ncia de dados, al√©m das ferramentas que re√ļnem v√°rias tecnologias de software livre desenvolvidas para ci√™ncia de dados e aprendizado de m√°quina.

Neste padrão de código, utilize um Jupyter Notebook no IBM Watson Studio para desenvolver um modelo preditivo que demonstre um potencial caso de uso de assistência médica. Embora ele tenha apenas fins demonstrativos, você verá como usar o Watson Machine Learning em um conjunto de dados composto por métricas de assistência médica para criar um modelo preditivo para risco de insuficiência cardíaca. Após a criação desse modelo, as entradas inseridas podem ser pontuadas para formar uma predição para um caso individual. Observe que esse aplicativo é usado apenas para fins demonstrativos e ilustrativos e não constitui uma oferta submetida à revisão regulamentar.

Após concluir este padrão de código, você saberá como:

  • Desenvolver um modelo preditivo em um Jupyter Notebook
  • Implementar o modelo no servi√ßo IBM Watson Machine Learning
  • Acessar o modelo de aprendizado de m√°quina por meio de APIs ou um aplicativo Node.js

Flow

  1. O desenvolvedor cria uma √Ārea de Trabalho do IBM Watson Studio.
  2. O IBM Watson Studio depende de um serviço Apache Spark.
  3. O IBM Watson Studio utiliza o Cloud Object Storage para gerenciar seus dados.
  4. Esse laboratório é desenvolvido em um Jupyter Notebook, que é onde o desenvolvedor importará dados, treinar e avaliar seu modelo.
  5. Importe dados de insuficiência cardíaca.
  6. Os modelos treinados são implementados na produção usando o serviço IBM Watson Machine Learning.
  7. Um aplicativo da web Node.js é implementado na Nuvem IBM e chama o modelo preditivo.
  8. Um usu√°rio visita o aplicativo da web, insere suas informa√ß√Ķes e o modelo preditivo retorna uma resposta.

Components

IBM Data Science Experience

An√°lise de dados em um ambiente configurado e colaborativo.

Jupyter Notebook

Um aplicativo Open Source da web que permite criar e compartilhar documentos com live codes, equa√ß√Ķes, visualiza√ß√Ķes e texto explicativo.

PixieDust

Fornece uma biblioteca de auxílio Python para o notebook IPython.

Technologies

Inteligência Artificial

Tecnologias cognitivas capazes de entender, raciocinar, aprender e interagir como seres humanos.

Data Science

Sistemas e m√©todos cient√≠ficos para analisar dados estruturados e n√£o estruturados, a fim de extrair conhecimento e percep√ß√Ķes.

Node.js

Um ambiente JavaScript open-source em tempo real para executar o código JavaScript no lado do servidor.

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