Desenvolva um aplicativo m√≥vel voltado para a sa√ļde e baseado na web que use aprendizado de m√°quina  

Crie um aplicativo m√≥vel para a sa√ļde baseado na web utilizando servi√ßos Watson na Nuvem IBM e no IBM Watson Studio

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Este padrão de código mostra como desenvolver e implementar um aplicativo baseado na web que você executa em seu telefone celular que verifica sua frequência cardíaca e, em seguida, a avalia utilizando aprendizado de máquina em outros estudos para obter os valores mais precisos na leitura dessas frequências.

By Hovig Ohannessian

Overview

Atualmente, o treinamento de modelos de aprendizado de máquina é um processo altamente complexo e com uso intensivo de computação. Para implementar o aprendizado de máquina, os desenvolvedores precisam ter um entendimento geral da infraestrutura básica de hardware e software, incluindo como configurar o Spark, como instalar bibliotecas de aprendizado de máquina em uma estrutura que hospedará essas bibliotecas e como gerenciar as tarefas enquanto elas estão em execução para manipular falhas e recuperação. Felizmente, agora os desenvolvedores podem usar o IBM Watson Studio, que oferece o aprendizado de máquina como um serviço, e têm que conhecer toda a complexidade subjacente de um sistema de aprendizado de máquina.

Neste padr√£o de c√≥digo, n√≥s mostramos como implementar um aplicativo para a sa√ļde, baseado na web, que utiliza um girosc√≥pio para m√©tricas de pulsa√ß√£o e que usa o Watson Machine Learning na Nuvem IBM e no IBM Watson Studio. O aplicativo para a sa√ļde √© chamado MyPulse e √© um aplicativo Node.js. O MyPulse l√™ os dados ativos que s√£o gerados em cerca de um minuto, transmite os dados em tempo real para fazer predi√ß√Ķes sobre a frequ√™ncia card√≠aca em segundos e retorna as batidas por minuto (bpm) como valores de pontua√ß√£o. O aplicativo para a sa√ļde fornece outras m√©tricas girosc√≥picas e armazena todos os valores de dados em um banco de dados Cloudant. Ele tamb√©m os exibe no Watson IoT Platform. Tudo em tempo real.

Este padr√£o fornece dados de treinamento para criar o modelo de aprendizado de m√°quina existente. O Jupyter Notebook mostra como os dados s√£o lidos pela biblioteca Pixiedust. Uma inst√Ęncia do Spark √© configurada e associada ao modelo de aprendizado de m√°quina.


Instru√ß√Ķes

Encontre as etapas detalhadas deste padr√£o no LEIA-ME. As etapas mostrar√£o como:
  1. Criar o aplicativo Node.js.
  2. Configurar o serviço Watson Machine Learning na Nuvem IBM.
  3. Configurar o Watson IoT Platform na Nuvem IBM.
  4. Configurar o modelo de aprendizado de m√°quina no IBM Watson Studio.
  5. Experiment√°-lo em seu smartphone.

Flow

  1. Os usuários acessam o aplicativo da web (MyPulse) em um navegador no smartphone. Eles encostam o telefone no peito para aferir a frequência cardíaca.
  2. Os valores de dados são enviados em tempo real para o banco de dados Cloudant na Nuvem IBM, para o Watson IoT Platform, para o IBM Watson Studio e para o serviço Watson Machine Learning.
  3. O Watson Machine Learning valida os dados com o modelo de aprendizado de m√°quina implementado em tempo real.
  4. Os valores de frequ√™ncia card√≠aca previstos a partir do modelo de aprendizado de m√°quina treinado s√£o enviados de volta para o aplicativo da web (MyPulse). Os dados s√£o exibidos na primeira p√°gina do aplicativo em tempo real. Os usu√°rios podem inserir seus pr√≥prios valores e receber feedback instant√Ęneo do modelo de aprendizado de m√°quina.

Components

Plataforma Watson IoT

Conecte seu dispositivo, envie dados à uma plataforma Cloud, configure e gerencie seus dispositivos e use APIs para conectar aplicativos aos dados do dispositivo.

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.

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.

Databases

Reposit√≥rio para armazenar e gerenciar cole√ß√Ķes de dados.

IoT

Uma inter-rede de grandes volumes de dispositivos físicos, permitindo a coleta e a troca de dados.

Node.js

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

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