Exercício – Criar uma solução de implantação
Observação
Para concluir este exercício, leia o estudo de caso abaixo. No final, será solicitado que você faça recomendações respondendo às perguntas de verificação de conhecimentos.
Bem-vindo(a) à Proseware! Você vai trabalhar como cientista de dados líder para nos ajudar a criar uma solução de implantação de machine learning.
Compreender o problema
Na Proseware, estamos desenvolvendo um aplicativo móvel que ajudará os médicos a diagnosticar doenças em pacientes com mais rapidez. Um médico pode inserir os dados médicos do paciente no aplicativo para obter um diagnóstico.
Nosso primeiro recurso planejado é que o aplicativo informará ao médico se o paciente deve fazer mais exames ou receber o tratamento de diabetes.
Já coletamos dados correlacionados com diabetes, como o número de gestações, idade e IMC (índice de massa corporal). Também temos uma equipe de cientistas de dados trabalhando no treinamento de um modelo que pode classificar se um paciente provavelmente terá diabetes.
Precisamos da sua ajuda para decidir como implantar o modelo para integrá-lo ao aplicativo móvel.
Queremos saber suas recomendações de como projetar a solução de implantação do modelo.
Considere os requisitos
| Requisito | Descrição |
|---|---|
|
Considere a frequência. O plano é que um médico insira as informações de um paciente no aplicativo, como a idade e o IMC. Após a inserção, o médico poderá clicar no botão Analyze para que o modelo preveja se um paciente tem ou não probabilidade de ter diabetes. |
|
Considere a computação. Uma consulta médica normalmente leva menos de dez minutos. Se quisermos que os médicos usem esse aplicativo, precisamos que as respostas sejam retornadas o mais rápido possível. O modelo implantado deve estar sempre disponível, pois não sabemos quando um médico pode usá-lo. |
|
Considere o tamanho. Um médico só usará o aplicativo para obter a previsão da situação de um só indivíduo. Não há necessidade de gerar previsões de vários pacientes ao mesmo tempo. |