सारांश
एक एप्लिकेशन बनाएं जो द्वारा उपलब्ध कराए गए डेटा का उपयोग करता है यहां जियोकोडिंग और खोज एपीआई और एक निर्णय अनुकूलन मॉडल आपको इष्टतम इमारतों को ढूंढने में मदद करता है जो अस्थायी आपातकालीन स्थलों के रूप में काम कर सकते हैं। निर्णय अनुकूलन मॉडल IBM® वॉटसन™ स्टूडियो में बनाया गया है और वॉटसन मशीन लर्निंग में तैनात किया गया है। निर्णय अनुकूलन आईबीएम क्लाउड पर वॉटसन स्टूडियो और डेटा के लिए आईबीएम क्लाउड पाक के साथ उपलब्ध है वॉटसन स्टूडियो प्रीमियम.
Description
व्यापक आपात स्थितियों के दौरान, अकेले अस्पताल समुदाय की ज़रूरतों को संभालने में सक्षम नहीं हो सकते हैं। और इन मामलों में, अक्सर अधिकारियों को वैकल्पिक स्थानों पर आपातकालीन सहायता प्रदान करने की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए, पार्किंग स्थल में चिकित्सा परीक्षण टेंट स्थापित करना)।
इस कोड पैटर्न में, आप संभावित स्थानों का पता लगाने के लिए IBM डिसीजन ऑप्टिमाइज़ेशन, वॉटसन मशीन लर्निंग और HERE Technologies का उपयोग करके एक एप्लिकेशन बनाते हैं जो आपातकालीन सुविधाओं के रूप में काम कर सकता है।
आप एक निर्णय अनुकूलन मॉडल बनाएंगे और मॉडल को वॉटसन मशीन लर्निंग में तैनात करेंगे। फिर, आप एप्लिकेशन बनाते हैं जो अधिक इष्टतम स्थान प्रदान करने के लिए निर्णय अनुकूलन मॉडल को क्वेरी करने के लिए HERE जियोकोडिंग और सर्च एपीआई से डेटा का उपयोग करता है।
फ्लो
- निर्णय अनुकूलन मॉडल को वॉटसन मशीन लर्निंग में बनाया और तैनात किया गया है।
- उपयोगकर्ता एप्लिकेशन के साथ इंटरैक्ट करता है।
- उपयोगकर्ता इनपुट यहां स्थान सेवाओं को भेजे जाते हैं और लौटाए गए स्थान यूआई में प्रदर्शित होते हैं।
- स्थान डेटा वॉटसन मशीन लर्निंग को भेजा जाता है और लौटाई गई साइटें यूआई में प्रदर्शित की जाती हैं।
- उपयोगकर्ता परिणामों की समीक्षा करता है और आवश्यकतानुसार इनपुट को समायोजित करता है।
अनुदेश
में विस्तृत निर्देश प्राप्त करें रीडमी फ़ाइल। वे निर्देश आपको बताते हैं कि कैसे:
- भंडार का क्लोन।
- HERE डेवलपर पोर्टल से एक एपीआई कुंजी उत्पन्न करें।
- वॉटसन मशीन लर्निंग सेवा प्रदान करें।
- निर्णय अनुकूलन मॉडल बनाएं और तैनात करें।
- आवेदन तैनात करें।
- एप्लिकेशन का उपयोग करें.
