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यह क्या करता है

मैंने सरकारी डेटासेट की मदद से, Gemini को बेहतर बनाया. डेटासेट को प्रोसेस किया गया: फ़ीचर इंजीनियरिंग, टेस्ट वगैरह. मैंने बेहतर बनाए गए Gemini को ARIMA और XGboost मॉडल के साथ जोड़ा, ताकि तीन मॉडल का एक एन्सेम्बल बनाया जा सके. इससे मेरा एमएई करीब 6 पर आ गया. शुरुआत में, मुझे अमेरिका के सभी राज्यों के लिए अनुमान मिल रहे थे. हालांकि, एपीआई के डेटा के लिए बहुत सारे अनुरोध किए गए थे, जिसकी वजह से वेबसाइट की स्पीड धीमी हो गई थी. हालांकि, बेहतर बनाए गए Gemini ने सभी राज्यों के लिए, सोडा के इस्तेमाल का अनुमान बहुत अच्छी तरह से लगाया. fine-Gemini ने अनुमान लगाने में काफ़ी अच्छा परफ़ॉर्म किया, लेकिन एमएई काफ़ी ज़्यादा था. इसलिए, एमएई को काफ़ी कम करने के लिए, ARIMA और XGBOOST का ज़्यादातर इस्तेमाल किया गया था. हालांकि, ओरिजनल सरकारी डेटासेट की तुलना में, बेहतर तरीके से ट्यून किए गए Gemini से पहले से ही सोडा की खपत का अनुमान लगाने के बेहतर नतीजे मिल रहे थे. इसलिए, सोडा की खपत के अनुमान में Gemini की अहम भूमिका है. टेक्सस में ही मैंने अपने पिता को किडनी दान करने के लिए सर्जरी करवाई थी. इसलिए, टेक्सस में आने वाले समय में सोडा के खर्च पर ध्यान देना अच्छा है, ताकि यहां किडनी से जुड़ी समस्याओं को हल किया जा सके. अब हम सोडा के इस्तेमाल के बारे में जानते हैं. इसलिए, हम लोगों से गुमनाम/स्वयं से मूत्र की जांच करने के लिए कह सकते हैं. यह किडनी फ़ेल होने के पहले चरण का पता लगाने का सबसे अच्छा तरीका है. गुर्दे की बीमारी के पांचवें स्टेज में, इलाज करना बहुत मुश्किल हो जाता है. इस स्टेज में लोगों को सर्जरी की ज़रूरत पड़ती है. इसलिए, सोडा के सेवन के अनुमान के साथ, हम पहले चरण, रोकथाम के तरीके पर फ़ोकस कर सकते हैं. किडनी फ़ेल होने की समस्या को जड़ से खत्म करें. मैंने Vertex AI और GCP Cloud Run/लोड बैलेंसर का इस्तेमाल किया. मैंने Chrome डेवलपर टूल का इस्तेमाल करके, लैटेंसी एपीआई से जुड़ी समस्याओं की जांच की.