यह का हिस्सा है सीखने का रास्ता: आईबीएम धाराओं के साथ आरंभ करें.
सारांश
इस डेवलपर कोड पैटर्न में, हम ऑनलाइन शॉपिंग डेटा स्ट्रीमिंग करेंगे और उन उत्पादों को ट्रैक करने के लिए डेटा का उपयोग करेंगे जो प्रत्येक ग्राहक ने कार्ट में जोड़े हैं। हम अपनी खरीदारी कार्ट की सामग्री के अनुसार समूह ग्राहकों के लिए सीख के साथ एक k- साधन क्लस्टरिंग मॉडल का निर्माण करेंगे। सिफारिश करने के लिए अतिरिक्त उत्पादों की भविष्यवाणी करने के लिए क्लस्टर असाइनमेंट का उपयोग किया जा सकता है।
Description
हमारे एप्लिकेशन को आईबीएम क्लाउड पाक®® पर डेटा के लिए आईबीएम स्ट्रीम का उपयोग करके बनाया जाएगा। आईबीएम स्ट्रीम एक अंतर्निहित आईडी प्रदान करता है, जिसे स्ट्रीम फ्लो कहा जाता है, जो आपको स्ट्रीमिंग ऐप बनाने के लिए अनुमति देता है। डेटा प्लेटफ़ॉर्म के लिए IBM क्लाउड पाक अतिरिक्त समर्थन प्रदान करता है, जैसे कि कई डेटा स्रोतों के साथ एकीकरण, अंतर्निहित एनालिटिक्स, ज्यूपिटर नोटबुक और मशीन लर्निंग।
हमारे मशीन लर्निंग मॉडल को बनाने और तैनात करने के लिए, हम IBM Watson® Studio में एक Jupyter नोटबुक और एक Watson Learning लर्निंग उदाहरण का उपयोग करेंगे। हमारे उदाहरण में, दोनों डेटा के लिए आईबीएम क्लाउड पाक पर चल रहे हैं।
धाराओं प्रवाह संपादक का उपयोग करते हुए, हम निम्नलिखित ऑपरेटरों के साथ एक स्ट्रीमिंग ऐप बनाएंगे:
- एक स्रोत ऑपरेटर जो नमूना क्लिकस्ट्रीम डेटा उत्पन्न करता है
- एक फ़िल्टर ऑपरेटर जो केवल "कार्ट में जोड़ें" ईवेंट रखता है
- एक कोड ऑपरेटर जहां हम शॉपिंग कार्ट की वस्तुओं को स्कोरिंग के लिए इनपुट सरणी में व्यवस्थित करने के लिए पायथन कोड का उपयोग करते हैं
- ग्राहक को एक क्लस्टर में असाइन करने के लिए एक WML तैनाती ऑपरेटर
- परिणामों को प्रदर्शित करने के लिए एक डीबग ऑपरेटर
फ्लो
- उपयोगकर्ता एक मशीन लर्निंग मॉडल बनाता और तैनात करता है।
- उपयोगकर्ता आईबीएम स्ट्रीम एप्लिकेशन बनाता और चलाता है।
- स्ट्रीम फ़्लो UI में एक्शन में स्ट्रीमिंग, फ़िल्टरिंग और स्कोरिंग को दिखाया गया है।
अनुदेश
आरंभ करने के लिए तैयार हैं? README निम्न चरणों की व्याख्या करता है:
- डेटा के लिए क्लाउड पाक पर अपने आईबीएम स्ट्रीम उदाहरण तक पहुंच सत्यापित करें।
- डेटा के लिए क्लाउड पाक में एक नया प्रोजेक्ट बनाएं।
- एक मॉडल बनाएं और स्टोर करें।
- प्रोजेक्ट के साथ परिनियोजन स्थान संबद्ध करें।
- मॉडल तैनात करें।
- एक स्ट्रीम प्रवाह एप्लिकेशन बनाएं और चलाएं।
बधाई हो! इस कोड पैटर्न को लपेटता है आईबीएम स्ट्रीम श्रृंखला के साथ आरंभ करें। आईबीएम धाराओं की व्याख्या करने के अलावा, हमने दिखाया है:
- कोड लिखे बिना अपना पहला IBM स्ट्रीम ऐप बनाएं
- एक अपाचे काफ्का स्ट्रीमिंग ऐप बनाएँ
- पायथन एपीआई का उपयोग करके एक स्ट्रीमिंग ऐप बनाएं
- मशीन लर्निंग मॉडल के साथ स्कोर स्ट्रीमिंग डेटा
अब आपको IBM स्ट्रीम और इसकी कुछ विशेषताओं के बारे में मूलभूत समझ होनी चाहिए। यदि आप अधिक सीखना चाहते हैं, तो एक बार देख लें आईबीएम स्ट्रीम के साथ स्ट्रीमिंग एनालिटिक्स का परिचय वीडियो श्रृंखला।
स्रोत: https://developer.ibm.com/patterns/score-streaming-data-with-a-machine-learning-model/