Это для аналитики больших данных → поток мл и многое другое → это для огромного потока данных → это очень сложно оптимизировать и получить.
Обычно он предназначен для проектов машинного обучения.
Блоки данных → используются во многих приложениях → для всех типов данных, таких как изображения и многое другое. (супер круто → извлеките данные и проанализируйте их).
Это общение.
И все эти данные можно развернуть везде → для медицинских вопросов и многого другого → КТ или другие сканеры.
Прогнозировать потребность в различных устройствах. (для клинического использования и др.).
Уровень машинного обучения добавляется поверх медицинских устройств → для улучшения рабочего процесса.
Но большой успех проекта, а также переход от исследования к развертыванию занимает много времени.
Разработка модели — такая маленькая часть общего проекта → это одна из причин, по которой → очень важно минимизировать трение.
Многие проблемы, с которыми мы сталкиваемся сегодня → это проблемы с большими данными → и это будет продолжаться.
И распространенные причины, по которым → компании страдают →, — это причины → масштабирование и сложный тип данных и, наконец, выполнение аналитики поверх них — огромная проблема.
Кроме того, потоковые данные → это новая парадигма → поскольку для медицинских устройств мы хотим контролировать кого-то → это новый вид данных → следовательно, обработка в реальном времени → очень важна.
Архитектура → очень сложный стек, так как эта модель должна обслуживать множество клиентов.
Мы хотим, чтобы специалист по обработке и анализу данных занимался наукой о данных, а не Dev Ops → следовательно, Data Brick будет предоставлять платформу → это привязывает людей к какой-то среде.
И весь стек тоже должен быть безопасным.
Датчики → которые носят люди → на самом деле очень сложно масштабировать эти вещи → не только вычислительная мощность → но и хороший стек (к тому же стабильный).
Абстрактные слои, предназначенные только для ML, очень важны.
Ничего себе, есть много разных инструментов, которые можно использовать для масштабирования всего пайплайна науки о данных.
Эта библиотека предназначена для удаления некоторых частей данных → фильтрации при выполнении множества различных действий → таких как организация.
Так хорошо для предварительной обработки данных.
И это очень стабильно → и мы можем запускать это в режиме реального времени.
Настройка драйверов → и многое другое → это сложно сделать → поэтому они устанавливают все необходимое → поддержка ML
Полный набор предобработки данных и многое другое → включено! (это так круто) → интересно, какие организации будут это использовать.
Потоковые данные важны, и по мере нашего продвижения важен набор навыков для обработки данных в реальном времени.
Он выглядит как → блокнот Юпитера → поэтому я думаю, что им будет очень легко пользоваться.
Но это не похоже на анализ данных в реальном времени → данные хранятся в формате Excel → и мы собираемся проанализировать этот статический файл.
Супер интересно.
По сути, они строятся поверх Microsoft Azure → не уверен, что это хорошо.
Для работы в реальном времени → обучите LSTM → и просто загружайте данные по мере их поступления.
Есть какая-то конфигурация модели → и другая для логирования → предсказание и прочее.
Он может даже выполнять оптимизацию гиперпараметров, а также → обучать несколько моделей.
Также можно увидеть распределение данных.
