Watson Machine Learning Sample dành cho nhà phát triển


Huỳnh Huyền Trân
2 năm trước
Hữu ích 7 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 7397

Tháng trước, IBM đã công bố tính khả dụng chung của Watson Machine Learning , có thể được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng để tạo ra các mô hình và được các nhà phát triển sử dụng để chạy dự đoán từ các ứng dụng của họ. Dưới đây là một hướng dẫn mẫu đơn giản.

Như một kịch bản mẫu, tôi đã chọn bộ dữ liệu Titanic để dự đoán liệu mọi người có sống sót hay không dựa trên tuổi tác, hạng vé, giới tính và số anh chị em và vợ hoặc chồng trên tàu Titanic. Tôi chọn tập dữ liệu này vì nó dường như được sử dụng rất nhiều trong các hướng dẫn và bản demo về cách học máy.

Có nhiều cách khác nhau để các nhà khoa học dữ liệu tạo ra các mô hình với Watson Machine Learning. Tôi đã sử dụng cách tiếp cận đơn giản nhất. Với Model Builder, bạn có thể tạo các mô hình với giao diện đồ họa mà không phải viết mã hoặc hiểu về máy học.

Đầu tiên, tôi tạo ra một mô hình mới.

Tiếp theo, tôi đã tải lên tập dữ liệu Titanic ( .csv tệp).

Ở đầu trang tiếp theo, nhãn (cột để dự đoán) được xác định - trong trường hợp này là "sống sót". Bên dưới nhãn, danh sách các tính năng như tuổi và hạng vé được chỉ định. Vì trong mẫu này tôi muốn dự đoán "sống sót" hoặc "không tồn tại", tôi chọn phân loại nhị phân. Vì tôi không phải là nhà khoa học dữ liệu, tôi không biết nên sử dụng công cụ ước tính nào và chọn tất cả chúng.

Sau khi đào tạo đã được hoàn thành, bạn có thể xem kết quả của các công cụ ước tính khác nhau, chọn cái tốt nhất và lưu mô hình.

Để chạy dự đoán từ các ứng dụng, mô hình cần được triển khai (dưới cùng của ảnh chụp màn hình).

Sau khi được triển khai, một điểm cuối được cung cấp để gọi các yêu cầu POST với các tính năng đầu vào trả về dự đoán. Kiểm tra API Explorer để biết chi tiết.

Để tìm hiểu thêm về Watson Machine Learning, hãy mở Trải nghiệm khoa học dữ liệu của IBM và dùng thử.

Hữu ích 7 Chia sẻ Viết bình luận 0
Đã xem 7397