Понимание бизнес-проблемы
Чтобы получить значение из модели машинного обучения, необходимо развернуть ее. При каждом развертывании модели можно создавать прогнозы, когда требуется получить ценную информацию.
В компании Proseware вы помогаете с разработкой веб-приложения, которое поможет упростить диагностику заболеваний пациентов. Когда врач вводит медицинскую информацию о пациенте, приложение сможет получить ценные сведения о вероятности заболевания такого пациента.
Первый вариант использования — помочь врачам диагностировать диабет быстрее. После изучения медицинских данных группа специалистов по обработке и анализу данных обучила модель для диагностики того, подвержен ли пациент диабету. Модель достаточно точна для реализации. Теперь необходимо использовать модель в веб-приложении для создания прогнозов.
Поскольку модель и приложение спроектированы таким образом, чтобы помочь врачу, когда это требуется, вы не хотите использовать модель для всех пациентов. Вместо этого вы хотите дать врачам возможность вводить данные пациента в веб–приложение, когда есть основания полагать, что у пациента диабет. Чтобы исключить проведение дорогостоящих и ненужных анализов, прогнозирование моделью вероятности заболевания пациента диабетом будет служить первым фильтром для принятия решения о том, кому следует назначить анализы, а кому — нет.
В будущем в веб-приложение будут добавлены дополнительные модели машинного обучения, помогающие диагностировать заболевания. Все это поможет врачам принимать более взвешенные решения о том, какие анализы следует сдать для проверки наличия заболевания у пациента.
Цель первого проекта — убедиться, что врач может ввести медицинскую информацию о пациенте в приложение и получить непосредственный прогноз вероятности наличия диабета у пациента. При наличии непосредственного прогноза врач может использовать веб-приложение во время консультации с пациентами, чтобы быстро принять решение о дальнейших действиях.
Иными словами, необходимо развернуть модель в конечной точке для прогнозирования в реальном времени. Веб-приложение должно иметь возможность отправлять данные пациента в конечную точку и в ответ получать прогноз. После этого прогноз будет визуально отображаться в веб-приложении в помощь врачу.
Для развертывания модели потребуется следующее:
- регистрация модели;
- Развертывание модели.
- тестирование развернутой модели.