IBM Cloud Pak for Data를 사용하여 셀 타워의 콜 드랍 예측, 관리 및 모니터링

요약

이 코드 패턴은 IBM Cloud Pak® for Data, 데이터 가상화, IBM Watson® OpenScale™ 및 Cognos® Analytics를 사용하여 통신 통화 끊김 예측을 탐색하는 시리즈의 일부입니다.

상품 설명

이 코드 패턴은 전화 끊김을 예측하는 모델을 만드는 방법을 보여줍니다. 대화형 대시보드의 도움으로 시계열 모델을 사용하여 전화 끊김을 더 잘 이해할 것입니다.

이 코드 패턴에서는 다음 방법을 배웁니다.

• 데이터 가상화 사용
• 여러 클라우드(AWS, Azure 또는 IBM Cloud) 또는 온프레미스 환경에서 호스팅되는 데이터베이스에서 연결 생성
• 조인에서 보기를 만들고 현재 프로젝트에 데이터를 게시합니다.
• Watson Machine Learning에서 오픈 소스 기술을 사용하여 사용자 정의 모델 저장
• 모델 배치 및 모델 배치를 IBM Cloud Pak for Data 및 IBM Cloud의 Watson OpenScale에 연결
• Python 노트북을 사용하여 IBM Cloud Pak for Data 및 IBM Cloud의 Watson OpenScale에서 모델 공정성 및 모델 품질 모니터 설정
• IBM Cloud Pak for Data에서 프로젝트 작성 및 Python 노트북 설정

흐름

1. AI 모델은 필요에 따라 AWS Cloud 및 IBM Cloud와 같은 다양한 소스에 저장된 데이터를 가상화하고 결합합니다.
2. 결합된 데이터는 IBM Cloud Pak for Data의 내부 데이터베이스에 저장되고 현재 작업 중인 프로젝트에 지정됩니다.
3. Jupyter 노트북을 사용하여 기계 학습 모델을 생성하여 실시간 조건을 기반으로 통화 끊김 비율을 예상하는 타워 및 시계열 모델당 호출 끊김을 예측합니다.
4. 모델은 Watson OpenScale에도 연결된 Watson Machine Learning에서 훈련되고 저장됩니다.
5. Cognos Analytics 대시보드를 사용하여 훈련된 모델 및 데이터의 인사이트를 시각화하고 분석합니다.
6. 각 타워의 모델에 대한 공정성, 품질 및 설명 가능성 모니터를 구성합니다.

명령

이 패턴에 대한 자세한 단계는 README. 단계는 다음을 수행하는 방법을 보여줍니다.

1. 저장소를 복제하십시오.
2. 데이터 가상화에서 데이터를 가져옵니다.
3. IBM Cloud Pak for Data에서 새 프로젝트를 작성하십시오.
4. 데이터 세트를 IBM Cloud Pak for Data에 업로드하십시오.
5. 노트북을 IBM Cloud Pak for Data로 가져오십시오.
6. 노트북의 단계를 따르십시오.
7. 전화 끊김 모니터링을 위해 노트북을 설정합니다.
8. 시각화를 위해 IBM Cloud Pak for Data 인스턴스에서 Cognos Analytics 대시보드를 설정하십시오.

소스 : https://developer.ibm.com/patterns/predict-manage-and-monitor-the-call-drops-of-cell-tower-using-cloud-pack-for-data/