Понимание бизнес-проблемы
Proseware — это стартап в сфере здравоохранения. Одна команда в Proseware работает над новым веб-приложением, которое поможет врачам быстрее ставить диагноз. Исследования показали, что диабет легко обнаружить, если в медицинских данных пациента существует некая закономерность.
Чтобы запустить новое веб-приложение для врачей, которое поможет им ставить диагноз, в первую очередь, в приложении будет развернут детектор диабета. Эта функция позволит врачам собирать медицинские данные от пациента, вносить их в приложение и получать результат, с высокой вероятностью указывающий на наличие или отсутствие диабета. На основе этих сведений и своего опыта врач затем сможет проконсультировать пациента по дальнейшим действиям.
Команда по обработке и анализу данных создала модель классификации, которая точно прогнозирует, есть ли у человека диабет, на основе анонимных данных. Обучение модели определяется в записной книжке Jupyter. Теперь вы как инженер по машинному обучению реализуете работу команды по обработке и анализу данных в рабочей среде.
Чтобы ввести модель в эксплуатацию, выполните следующие действия:
- Преобразуйте обучение модели в надежный и воспроизводимый конвейер.
- Протестируйте код и модель в среде разработки.
- Разверните модель в рабочей среде.
- Автоматизируйте весь процесс.
Записная книжка Jupyter идеально подходит для экспериментов, но не для рабочих нагрузок. Первая задача — преобразовать записные книжки в скрипты и запустить обучение модели в качестве задания Машинного обучения Azure, чтобы рабочий процесс можно было легко активировать и автоматизировать.