Machine Learning (ML ou aprendizagem automática) é um subconjunto de inteligência artificial no campo da ciência da computação que costuma usar técnicas de estatísticas para dar aos computadores a capacidade de "aprender" com dados, sem serem programados explicitamente.
Durante a pandemia de Covid-19 tornou-se evidente a necessidade de transformação digital na área da saúde e muito foi questionado sobre como aperfeiçoar processos, melhorar gestão de recursos, modernizar e humanizar os atendimentos ao paciente.
Conversando com um amigo especialista em Machine Learning @Renato Banzai , um dos pontos que ele me passou e que hoje é um dos grandes desafios de Machine Learning das corporações é realizar o deploy de modelos de ML/AI em produção.
Em um trabalho intenso de curadoria e qualidade de dados, a aplicação "health dataset" entrega os conjuntos de dados acima.
Esses conjuntos de dados podem ser utilizados no seu modelo ou aplicação de Machine Learning, AutoML e de aplicações analíticas. Veja mais detalhes aqui:
Instalação
1. Clone/git pull no repositório em qualquer diretório local
Pesquisando sobre InterSystems IRIS e como ela pode transformar o negócio de uma organização me deparei com uma possibilidade: Como uma grande empresa pode melhorar sua eficiência operacional e oferecer uma experiência de compra mais personalizada para seus clientes?
No cenário de dados atual, as empresas enfrentam vários desafios diferentes. Um deles é fazer análises sobre uma camada de dados unificada e harmonizada disponível para todos os consumidores. Uma camada que possa oferecer as mesmas respostas às mesmas perguntas, independentemente do dialeto ou da ferramenta usada.
Neste GitHub, você pode encontrar todas as informações sobre como usar um modelo de machine learning / IA do HuggingFace no Framework IRIS usando python.
1. iris-huggingface
Uso de modelos de machine learning no IRIS usando Python. Para modelos text-to-text, text-to-image e image-to-image.
Já estamos em 2024, a versão IRIS 2024.1 acabou de sair e estamos todos falando disso aqui. Já temos muitos tutoriais sobre busca vetorial e aplicações de chats de inteligência artificial. Hoje quero propor algo diferente. Quero apresentar uma ideia e explorar todos os seus limites e, ao longo do texto, vou levantar alguns questionamento sobre a capacidade da ferramentas utilizadas para que possamos compreender não só os resultados de as novas funcionalidades, mas também como a máquina as processa.
Nesse artigo, demonstrarei os seguintes passos para criar seu próprio chatbot utilizando spaCy (spaCy é uma biblioteca de software de código aberto para o processamento avançado de linguagem natural, escrita nas linguagens de programação Python e Cython):
Passo 1: Instalar as livrarias necessárias
Passo 2: Criar o arquivo de padrões e respostas
Passo 3: Treinar o modelo
Passo 4: Criar uma aplicação ChatBot baseada no modelo treinado
Por respostas
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