Cukorbetegség kezelés közzéteszi. Search form


kezelése cukorbetegség étrend-terápia

A megoldás a scikit-learn diabetes adatkészletre épül, de könnyen adaptálható bármilyen AI-forgatókönyvhöz és más népszerű buildrendszerekhez, például a Jenkinshez vagy a Jenkinshez.

Az architektúra referencia-implementációja a következő GitHub.

cukor cukorbetegség 2 fok kezelés

Architektúra Ez az architektúra a következő összetevőkből áll: Azure Pipelines. Ez a build- és tesztelési rendszer az Azure DevOpson alapul, és a build- és kiadási folyamatokhoz használatos. Az Azure Pipelines ezeket a folyamatokat feladatoknak nevezett logikai lépésekre bontja.

Kapcsolódó fájlok

Azure Machine Learning a gépi tanulási modellek nagy cukorbetegség kezelés közzéteszi betanítása, pontozása, üzembe helyezése és kezelése felhőszolgáltatás.

Ez az architektúra a Azure Machine Learning Python SDK használatával hoz létre munkaterületet, számítási erőforrásokat, a gépi tanulási folyamatot és a pontozási rendszerképet. A Azure Machine Learning munkaterület lehetőséget biztosít a gépi tanulási modellek kísérletezésre, betanítra és üzembe helyezésére. A betanítás ezen a fürtön lesz végrehajtva.

A HbA1c szerepe a 2-es típusú cukorbetegség szűrésében

Azure Machine Learning folyamatok újrafelhasználható gépi tanulási munkafolyamatokat biztosítanak, amelyek cukorbetegség kezelés közzéteszi forgatókönyvekben újra felhasználhatók. A betanítás, a modell kiértékelése, a modellregisztráció és a rendszerkép-létrehozás a folyamatok különböző lépései alapján történik ebben a használatban. A folyamat közzététele vagy frissítése a build fázis végén történik, és az új adatok érkezésekor aktiválódik.

Azure Blob Storage. A blobtárolók a pontozási szolgáltatás naplóit tárolják.

  • Cukorbetegség kezelése: gyógyszeres kezelés, diéta, inzulin és alternatíva - Cukorbetegség
  • A HbA1c szerepe a 2-es típusú cukorbetegség szűrésében
  • Pinterest Ha pumpája CGM funkcióját használja, akkor glükózszintjét napi 24 órában láthatja.
  • Kezelése szájpenész anyák diabetes kezelésére
  • Bee subormal cukorbetegség kezelésében recept
  • Его доказательства, индикатора указывала не заметили.
  • Inzulinrezisztencia hízás
  • Előadások a témában cukorbetegség

Ebben az esetben a rendszer a bemeneti adatokat és a modell előrejelzését is gyűjti. Némi átalakítás után ezek a naplók felhasználhatók a modell újraképezése során. Azure Container Registry.

A pontozó Python-szkript Docker-rendszerképként van csomagolva, és a regisztrációs adatbázisban van verziószámozva. Azure Container Instances:. A kiadási folyamat részeként a minőségbiztosítási és az átmeneti környezetet utánozzák a pontozási webszolgáltatás-rendszerkép Container Instances-ban való üzembe helyezésével, amely egy egyszerű, kiszolgáló nélküli lehetőséget biztosít a tárolók futtatására.

Azure Kubernetes Service. Miután a pontozó webszolgáltatás rendszerképét alaposan tesztelték a minőségbiztosítási környezetben, a rendszer üzembe helyezheti azt az éles környezetben egy felügyelt Kubernetes-fürtön. Azure Application Elemzések. Ez a monitorozási szolgáltatás a teljesítményanomáliák észlelésére használható. MLOps-folyamat Ez a megoldás bemutatja az AI-projektek különböző szakaszainak teljes automatizálását olyan eszközökkel, amelyek már ismerősek a szoftvermérnökök számára.

A gépi tanulási probléma egyszerűen a DevOps-folyamatra összpontosíthat.

Architektúra

A megoldás a scikit-learn diabetes adatkészletet használja, és egy lineáris regressziós modellt hoz létre a cukorbetegség valószínűségének előrejelzéséhez. A részletekért lásd: Python scikit-learn-modellek betanítása. Ez a megoldás az alábbi három folyamaton alapul: Build folyamat.

kezelése a diabétesz 1 fok

Felépíti a kódot, és futtat egy tesztcsomagot. Folyamat újraképezése. Újraképei a modellt ütemezés szerint, vagy amikor új adatok válnak elérhetővé.

gesztációs diabetes diétája

Kiadási folyamat. A pontozási rendszerkép működőképes, és biztonságosan meg lesz hirdetve a különböző környezetekben.

a cukorbetegség kezelése linden virágok

A következő szakaszok ezeket a folyamatokat ismertetik. Buildelési folyamat A CI-folyamat a kód minden bejelentkezésekor aktiválódik. A kód felépítését és a tesztek futtatását követően közzétesz egy frissített Azure Machine Learning-folyamatot. Cukorbetegség kezelés közzéteszi build-folyamat a következő feladatokból áll: Kódminőség.

Ezek a tesztek biztosítják, hogy a kód megfelel a csapat szabványának. Ezek a tesztek biztosítják a kód működését, megfelelő kódfedettség-lefedettségét és stabil működését.

Ezek a tesztek ellenőrzik, hogy antihypertensive drug diabetic patients adatminták megfelelnek-e a várt sémának és eloszlásnak.

Szabja testre ezt a tesztet más esetekben, és futtassa külön adat sanitási folyamatként, amely új adatok érkezésekor aktiválódik.

You are here

Például helyezze át az adattesztfeladatot egy adatbeteléses folyamatba, hogy korábban tesztelni tudja.

Megjegyzés Érdemes megfontolni a DevOps-eljárások engedélyezését a gépi tanulási modellek betanítása céljából használt adatokhoz, de ez a cikk nem terjed ki erre. Hozza létre a betanítás feladatát futtató számítási erőforrásokat.

Hozza létre a gépi tanulási folyamatot a frissített betanító szkript használatával. Cukorbetegség kezelés közzéteszi közzé a gépi tanulási folyamatot REST-végpontként a betanítás munkafolyamatának vezénylére. A következő szakasz ezt a lépést ismerteti. Folyamat újraképezése A gépi tanulási folyamat aszinkron módon összehangolja a modell újraképezését.

Az újratanítás indítása lehet előre ütemezett, vagy történhet akkor, amikor az előző lépésből meghívja a közzétett folyamat REST-végpontját, és ezzel új adatok válnak elérhetővé.

Ez a folyamat a következő lépéseket tartalmazza: Modell betanítás. A betanító Python-szkript a Azure Machine Learning Compute-erőforráson lesz végrehajtva, hogy egy új modellfájlt kap, amely a futtatás előzményeiben van tárolva. Mivel egy AI-projektben a betanítás a legnagyobb számítási igényű feladat, a megoldás a Azure Machine Learning használja.

berry a cukorbetegség kezelésében

Modell kiértékelése. Egy egyszerű kiértékelési teszt összehasonlítja az új modellt a meglévővel.

A 2 -es típusú cukorbetegséget kezelik: Először a súlycsökkentéssel, a 2 -es típusú cukorbetegség diétájával és a testmozgással Cukorbetegség elleni gyógyszereket szájon át vagy injekció formájában írnak fel, ha ezek az intézkedések nem képesek szabályozni a 2 -es típusú cukorbetegség megemelkedett vércukorszintjét. Ha más gyógyszerek hatástalanná válnak, inzulinkezelést lehet kezdeni. Cukorbetegség diéta A megfelelő táplálkozás elengedhetetlen minden cukorbeteg ember számára. A vércukorszint szabályozása csak az egyik célja az egészséges táplálkozásnak.

Csak akkor lépteti elő a modellt előléptetve, ha az új modell jobb. Ellenkező esetben a modell nincs regisztrálva, és a folyamat megszakad.

MLOps-folyamat

Modell regisztrálása. Az újraképezett modell regisztrálva van az Azure ML modell regisztrációs adatbázisában. Ez a szolgáltatás verzióvezérlést biztosít a modellekhez metaadatcímkék mellett, így könnyen reprodukálhatók.

Kérdések és válaszok Leírás Magyarországon több mint embert érint a cukorbetegség, ebből valamivel több, mint háromezer a 14 éven aluli gyermek. A cukorbetegek egy része csak inzulinkezeléssel tartható egyensúlyban. Honnan lehet tudni, ki az, akinél a megfelelő diéta és a gyógyszeres kezelés nem elegendő? Hogyan kell a diabéteszes kisgyermeket kezelni, milyen speciális problémák jelentkeznek kamaszkorban, illetve terhesség esetén? Milyen inzulinfajták vannak forgalomban?

Kiadási folyamat Ez a folyamat bemutatja, hogyan lehet működőképesíteni a pontozási képet, és hogyan lehet biztonságosan meglépni különböző környezetekben. Ez a folyamat két környezetre van felosztva: minőségbiztosítási és éles környezet: Minőségbiztosítási környezet Modell-összetevő eseményindítója.

A kiadási folyamatok minden alkalommal aktiválódnak, amikor új összetevő érhető el. A rendszer a Azure Machine Learning modellkezelés regisztrált új modellt kiadási összetevőként kezeli. Ebben az esetben minden új modell regisztrálva van egy folyamat.