Sommario
In questo modello di codice, scopri come utilizzare IBM® Watson™ Knowledge Studio per addestrare un modello di machine learning personalizzato per guidare un processo decisionale di identificazione di situazioni pericolose.
Descrizione
Desideri sviluppare un'applicazione o una soluzione in grado di ridurre i tempi di risposta dei primi soccorritori? Questo modello di codice spiega come creare un'app Web di risposta al pericolo che può aiutare a prendere decisioni rapidamente. Ad esempio, quando qualcuno ha bisogno di aiuto, chiama il 911 e inizia un dialogo con un supervisore. L'applicazione Watson Danger Response controlla la conversazione alla ricerca di pericoli selezionati, inclusi incendi e inondazioni. Se il pericolo viene identificato come uno di questi, le autorità competenti vengono immediatamente allertate, il che può ridurre i tempi di risposta. Gli sviluppatori possono basarsi su questa applicazione non solo per utilizzare la conversazione, ma anche includere post sui social media per convalidare ulteriormente la situazione. L'applicazione può essere estesa ad altri domini come scuole e uffici.
Flow
- L'input audio viene acquisito dal servizio Watson Speech to Text.
- Dopo essere stato trascritto, il testo viene inviato al servizio Watson Natural Language Understanding.
- All'interno del servizio Watson Natural Language Understanding, un modello di machine learning personalizzato Watson Knowledge Studio elabora il testo per rilevare eventuali situazioni di pericolo.
- L'analisi del pericolo dal modello di apprendimento automatico viene quindi inviata al servizio Watson Natural Language Understanding.
- Viene presentato l'output finale del servizio Watson Natural Language Understanding e si decide se allertare le autorità.
Istruzioni
Ottieni passaggi dettagliati in readme file. Questi passaggi mostrano come:
- Crea e configura i servizi Watson.
- Distribuire il server delle applicazioni.
- Distribuisci l'applicazione in locale.
