Samengevat
In dit codepatroon leert u hoe u IBM® Watson™ Knowledge Studio gebruikt om een aangepast machine learning-model te trainen om een besluitvormingsproces voor het identificeren van gevaarlijke situaties aan te sturen.
Omschrijving
Wilt u een applicatie of oplossing ontwikkelen die de responstijd van eerstehulpverleners kan verkorten? In dit codepatroon wordt uitgelegd hoe u een webapp voor gevarenreacties kunt maken waarmee u snel beslissingen kunt nemen. Als iemand bijvoorbeeld hulp nodig heeft, bellen ze 911 en beginnen ze een dialoog met een coördinator. De Watson Danger Response-applicatie screent het gesprek op geselecteerde gevaren, waaronder branden en overstromingen. Als het gevaar als een van deze wordt geïdentificeerd, worden de bevoegde autoriteiten onmiddellijk gewaarschuwd, wat de responstijd kan verkorten. Ontwikkelaars kunnen op deze applicatie voortbouwen om niet alleen het gesprek te gebruiken, maar ook posts op sociale media op te nemen om de situatie verder te valideren. De applicatie kan worden uitgebreid naar andere domeinen zoals scholen en kantoren.
Stroom
- Audio-invoer wordt vastgelegd door de Watson Speech to Text-service.
- Na te zijn getranscribeerd, wordt de tekst verzonden naar de Watson Natural Language Understanding-service.
- Binnen de Watson Natural Language Understanding-service verwerkt een aangepast machine learning-model van Watson Knowledge Studio de tekst voor gevaar.
- De gevarenanalyse van het machine learning-model wordt vervolgens verzonden naar de Watson Natural Language Understanding-service.
- Het uiteindelijke resultaat van de Watson Natural Language Understanding-service wordt gepresenteerd en er wordt besloten of de autoriteiten worden gewaarschuwd.
Instructies
Krijg gedetailleerde stappen in de readme bestand. Deze stappen laten zien hoe u:
- Maak en configureer de Watson-services.
- Implementeer de applicatieserver.
- Implementeer de toepassing lokaal.
