SodaPy.com

Description

J'ai affiné Gemini avec un ensemble de données gouvernemental. L'ensemble de données a été traité: ingénierie des caractéristiques, tests, etc. J'ai combiné mon Gemini affiné avec les modèles ARIMA et XGboost pour créer un ensemble de trois modèles. Cela a réduit mon MAE à environ 6. Au début, je recevais des prévisions pour tous les États américains, mais cela représentait beaucoup de demandes de données API, ce qui ralentissait le site Web. Cependant, Gemini affiné a très bien prédit la consommation de sodas pour tous les États. Fine-Gemini a très bien réussi les prédictions, mais avec un MAE très élevé. ARIMA et XGBOOST ont donc été principalement utilisés pour réduire considérablement l'erreur MAE, mais Gemini, affiné, produisait déjà d'excellents résultats de prévision de la consommation de soda par rapport à l'ensemble de données gouvernemental d'origine. La puissance réelle des prédictions de consommation de sodas vient de Gemini, qui a été affiné. C'est au Texas que j'ai subi l'opération pour donner un rein à mon père, qui souffrait d'insuffisance rénale. Il est donc intéressant de se concentrer sur la future consommation de sodas au Texas pour lutter contre les problèmes rénaux. Maintenant que nous connaissons la consommation de sodas, nous pouvons demander aux participants de nous fournir un test urinaire anonyme et volontaire, qui est le meilleur outil pour mesurer l'insuffisance rénale de stade 1. L'insuffisance rénale de stade 5 est déjà trop tardive, et les patients ont besoin d'une intervention chirurgicale à ce stade. Pour les prédictions de consommation de sodas, nous pouvons nous concentrer sur l'étape 1, l'approche de prévention. Éliminer la cause de l'insuffisance rénale J'ai utilisé Vertex AI et un équilibreur de charge/Cloud Run GCP. J'ai utilisé les outils pour les développeurs Chrome pour vérifier les problèmes liés à l'API de latence.