এটি অংশ শেখার পথ: IBM স্ট্রিম দিয়ে শুরু করুন.
সারাংশ
এই বিকাশকারী কোড প্যাটার্নে, আমরা অনলাইন শপিং ডেটা স্ট্রিম করব এবং প্রতিটি গ্রাহক কার্টে যুক্ত করা পণ্যগুলি ট্র্যাক করতে ডেটা ব্যবহার করব। আমরা তাদের শপিং কার্টের বিষয়বস্তু অনুসারে গ্রুপ গ্রাহকদের স্কিট-লার্ন সহ একটি কে-মিন্স ক্লাস্টারিং মডেল তৈরি করব। ক্লাস্টার অ্যাসাইনমেন্ট সুপারিশ করার জন্য অতিরিক্ত পণ্যের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
বিবরণ
আমাদের অ্যাপ্লিকেশনটি ডেটার জন্য IBM Cloud Pak®-এ IBM স্ট্রিম ব্যবহার করে তৈরি করা হবে। IBM স্ট্রীমস একটি অন্তর্নির্মিত IDE প্রদান করে, যার নাম স্ট্রিমস ফ্লোস, যা আপনাকে দৃশ্যত একটি স্ট্রিমিং অ্যাপ তৈরি করতে দেয়। ডেটা প্ল্যাটফর্মের জন্য আইবিএম ক্লাউড পাক অতিরিক্ত সহায়তা প্রদান করে, যেমন একাধিক ডেটা উত্সের সাথে একীকরণ, অন্তর্নির্মিত বিশ্লেষণ, জুপিটার নোটবুক এবং মেশিন লার্নিং।
আমাদের মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করতে, আমরা IBM Watson® Studio-এ একটি Jupyter Notebook এবং একটি Watson Machine Learning উদাহরণ ব্যবহার করব। আমাদের উদাহরণে, উভয়ই ডেটার জন্য আইবিএম ক্লাউড পাক-এ চলছে।
স্ট্রিম ফ্লোস এডিটর ব্যবহার করে, আমরা নিম্নলিখিত অপারেটরদের সাথে একটি স্ট্রিমিং অ্যাপ তৈরি করব:
- একটি উৎস অপারেটর যা নমুনা ক্লিকস্ট্রিম ডেটা তৈরি করে
- একটি ফিল্টার অপারেটর যা শুধুমাত্র "কার্টে যোগ করুন" ইভেন্টগুলি রাখে৷
- একটি কোড অপারেটর যেখানে আমরা পাইথন কোড ব্যবহার করি শপিং কার্ট আইটেমগুলিকে স্কোর করার জন্য একটি ইনপুট অ্যারেতে সাজানোর জন্য
- একটি WML ডিপ্লয়মেন্ট অপারেটর গ্রাহককে একটি ক্লাস্টারে বরাদ্দ করতে
- ফলাফল প্রদর্শনের জন্য একটি ডিবাগ অপারেটর
ফ্লো
- ব্যবহারকারী একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করে এবং স্থাপন করে।
- ব্যবহারকারী একটি IBM স্ট্রিম অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করে এবং চালায়।
- স্ট্রিম ফ্লো UI স্ট্রিমিং, ফিল্টারিং এবং অ্যাকশনে স্কোরিং দেখায়।
নির্দেশনা
শুরু করতে প্রস্তুত? দ্য README পদক্ষেপগুলি ব্যাখ্যা করে:
- ডেটার জন্য ক্লাউড পাকে আপনার IBM স্ট্রিম ইনস্ট্যান্সে অ্যাক্সেস যাচাই করুন।
- ডেটার জন্য Cloud Pak-এ একটি নতুন প্রকল্প তৈরি করুন।
- একটি মডেল তৈরি এবং সংরক্ষণ করুন.
- প্রকল্পের সাথে স্থাপনার স্থান সংযুক্ত করুন।
- মডেল স্থাপন.
- একটি স্ট্রিম ফ্লো অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন এবং চালান।
অভিনন্দন! এই কোড প্যাটার্ন আপ মোড়ানো IBM স্ট্রীমস সিরিজ দিয়ে শুরু করুন. IBM স্ট্রীম ব্যাখ্যা করার পাশাপাশি, আমরা দেখিয়েছি কিভাবে:
- কোড না লিখে আপনার প্রথম IBM স্ট্রিম অ্যাপ তৈরি করুন
- একটি Apache Kafka স্ট্রিমিং অ্যাপ তৈরি করুন
- একটি Python API ব্যবহার করে একটি স্ট্রিমিং অ্যাপ তৈরি করুন
- একটি মেশিন লার্নিং মডেলের সাহায্যে স্ট্রিমিং ডেটা
আপনার এখন আইবিএম স্ট্রীম এবং এর কিছু বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে একটি মৌলিক ধারণা থাকা উচিত। আপনি যদি আরও জানতে চান, তাহলে দেখুন আইবিএম স্ট্রিমগুলির সাথে স্ট্রিমিং বিশ্লেষণের ভূমিকা ভিডিও সিরিজ।
সূত্র: https://developer.ibm.com/patterns/score-streaming-data-with-a-machine-learning-model/