SodaPy.com

এটা কি করে

আমি একটি সরকারী ডেটাসেট দিয়ে মিথুনকে ভালোভাবে টিউন করেছি। ডেটাসেট প্রসেস করা হয়েছে: ফিচার ইঞ্জিনিয়ারিং, পরীক্ষা, ইত্যাদি। আমি আমার সূক্ষ্ম টিউন করা জেমিনিকে ARIMA এবং XGboost মডেলের সাথে মিলিয়ে 3টি মডেলের একটি এনসেম্বল তৈরি করেছি। এটি আমার MAEকে প্রায় 6-এ নামিয়ে এনেছে। প্রথমে আমি সমস্ত মার্কিন রাজ্য থেকে ভবিষ্যদ্বাণী পাচ্ছিলাম কিন্তু এটি অনেকগুলি API ডেটা অনুরোধ ছিল-যা ওয়েবসাইটটিকে ধীর করে দিয়েছিল। কিন্তু সূক্ষ্ম সুরে থাকা মিথুন একা সমস্ত রাজ্যের জন্য সোডা খরচের ভবিষ্যদ্বাণী করেছে। সূক্ষ্ম-মিথুন ভবিষ্যদ্বাণীর সাথে খুব ভাল করেছে কিন্তু খুব উচ্চ MAE সহ। তাই ARIMA এবং XGBOUST বেশিরভাগই MAE-কে উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে আনার জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল, কিন্তু মূল সরকারী ডেটাসেটের সাথে তুলনা করার সময় একাই সূক্ষ্ম-সুন্দর জেমিনিই ইতিমধ্যে দুর্দান্ত পূর্বাভাসযুক্ত সোডা ব্যবহারের ফলাফল তৈরি করছে। তাই সোডা সেবনের ভবিষ্যদ্বাণীতে আসল শক্তি আসে সূক্ষ্ম সুরযুক্ত মিথুন থেকে। টেক্সাস যেখানে আমার বাবার কিডনি ফেইলিউরের কারণে আমার কিডনি দান করার জন্য আমার অস্ত্রোপচার হয়েছিল। তাই এখানে কিডনির সমস্যা মোকাবেলা করার জন্য টেক্সাসের ভবিষ্যত সোডা সেবনের উপর ফোকাস করা ভালো। এখন যেহেতু আমরা সোডা সেবন সম্পর্কে সচেতন, আমরা লোকেদের বেনামে/স্বেচ্ছায় একটি প্রস্রাব পরীক্ষা দান করতে বলতে পারি যা স্টেজ 1 কিডনি ব্যর্থতা পরিমাপ করার সর্বোত্তম হাতিয়ার। স্টেজ 5 কিডনি ফেইলিওর ইতিমধ্যেই অনেক দেরি হয়ে গেছে, এবং স্টেজ 5-এ লোকেদের অস্ত্রোপচারের প্রয়োজন। তাই সোডা সেবনের পূর্বাভাস দিয়ে, আমরা স্টেজ 1, প্রতিরোধ পদ্ধতির উপর ফোকাস করতে পারি। কিডনি ফেইলিওরকে এর মূলে মেরে ফেলুন। আমি Vertex AI একটি GCP ক্লাউড রান/লোড ব্যালেন্সার ব্যবহার করেছি। আমি লেটেন্সি API সমস্যাগুলি পরীক্ষা করতে Chrome dev সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করেছি।