关键字:IRIS, IntegratedML, 机器学习, Covid-19, Kaggle 

目的

最近,我注意到一个用于预测 Covid-19 患者是否将转入 ICU 的 Kaggle 数据集。 它是一个包含 1925 条病患记录的电子表格,其中有 231 列生命体征和观察结果,最后一列“ICU”为 1(表示是)或 0(表示否)。 任务是根据已知数据预测患者是否将转入 ICU。

这个数据集看起来是所谓的“传统 ML”任务的一个好例子。数据看上去数量合适,质量也相对合适。它可能更适合在 IntegratedML 演示套件上直接应用,那么,基于普通 ML 管道与可能的 IntegratedML 方法进行快速测试,最简单的方法是什么?

 

范围

我们将简要地运行一些常规 ML 步骤,如:

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文章
Hao Ma · 三月 26 阅读大约需 2 分钟
使用 IntegratedML 和 Sapphire 进行机器学习

目前,机器学习的使用过程仍然有些困难,需要消耗大量的数据科学家服务。 AutoML 技术的诞生便是为了帮助组织降低这种复杂性和对专业 ML 人员的依赖。

AutoML 允许用户指向一个数据集,选择感兴趣的主题(特征)并设置影响主题的变量(标签)。 接着,用户告知模型名称,然后基于机器学习创建预测或数据分类模型。

这不需要了解认知算法,因为 AutoML 会在内部执行市面上的主要算法,并指出预测或分类数据的最佳算法。

用户现在可以从经过训练的模型中指向新数据,轻松进行预测和分类。

新的 InterSystems IRIS Advanced Analytics 除了与非常著名的 H2O 或 DataRobot(作为附加选项)搭配使用之外,还具有 AutoML 引擎 IntegratedML。

AutoML 运算通过 SQL 命令执行,详见:https://docs.intersystems.com/irislatest/csp/docbook/Doc.View.cls?KEY=GIML

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关键字:IRIS,IntegratedML,Flask,FastAPI,TensorFlow Serving,HAProxy,Docker,Covid-19

目的:

过去几个月里,我们提到了一些深度学习和机器学习的快速演示,包括一个简单的 Covid-19 X 射线图像分类器和一个用于可能的 ICU 入院的 Covid-19 实验室结果分类器。  我们还介绍了 ICU 分类器的 IntegratedML 演示实现。  虽然“数据科学”远足仍在继续,但从“数据工程”的角度来看,或许也是尝试一些 AI 服务部署的好时机 - 我们能否将目前所接触到的一切都封装成一套服务 API?  我们可以利用哪些常用的工具、组件和基础架构,以最简单的方式实现这样的服务堆栈?

 

范围

范围内:

作为快速入门,我们可以使用 docker-compose 将以下 docker 化组件部署到 AWS Ubuntu 服务器中

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文章
Hao Ma · 三月 25 阅读大约需 7 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险? (Part II)

上一部分,现在要利用 IntegratedML VALIDATION MODEL 语句提供信息以监视您的 ML 模型。 您可以在此处观看实际运作。

此处所示代码衍生自 InterSystems IntegragedML 模板IRIS 文档提供的示例,我主要是把代码混合了起来。 这是一个简单的示例,目的是为进一步讨论和未来工作提供一个起点。

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Hao Ma · 三月 25 阅读大约需 4 分钟
为什么 COVID-19 对机器学习也有危险?(Part I)

几个月前,我在 MIT Technology Review 读到一篇很有意思的文章,作者解释了新冠疫情如何给全球 IT 团队带来关乎机器学习 (ML) 系统的难题。

这篇文章引起我对 ML 模型部署后如何处理性能问题的思考。

我在一个 Open Exchange 技术示例应用 (iris-integratedml-monitor-example) 中模拟了一个简单的性能问题场景,并提交到 InterSystems IRIS AI Contest。 读完这篇文章后您可以去看看,如果喜欢,就请投我一票吧! :)

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