SodaPy.com

การทำงาน

ฉันปรับแต่ง Gemini โดยใช้ชุดข้อมูลของภาครัฐ ชุดข้อมูลได้รับการประมวลผลแล้ว ได้แก่ การสร้างฟีเจอร์ การทดสอบ ฯลฯ ฉันรวม Gemini ที่ปรับแต่งแล้วเข้ากับโมเดล ARIMA และ XGboost เพื่อสร้างชุดโมเดล 3 รายการ ซึ่งทำให้ MAE ลดลงเหลือประมาณ 6 ตอนแรกฉันได้รับข้อมูลการคาดการณ์จากทุกรัฐในสหรัฐอเมริกา แต่คำขอข้อมูล API จำนวนมากทำให้เว็บไซต์ทำงานช้าลง แต่ Gemini ที่ปรับแต่งมาอย่างดีทำนายปริมาณการบริโภคโซดาสำหรับทุกรัฐได้ดีมาก fine-Gemini ทำการคาดการณ์ได้ดีมาก แต่ MAE สูงมาก ดังนั้นจึงใช้ ARIMA และ XGBOOST เป็นหลักในการลด MAE ลงอย่างมาก แต่ Gemini ที่ปรับแต่งมาอย่างดีเพียงอย่างเดียวก็ให้ผลลัพธ์การคาดการณ์การบริโภคโซดาที่ยอดเยี่ยมอยู่แล้วเมื่อเทียบกับชุดข้อมูลเดิมของรัฐบาล ดังนั้น พลังที่แท้จริงในการคาดการณ์การบริโภคโซดาจึงมาจากการปรับแต่ง Gemini ฉันไปผ่าตัดบริจาคไตให้พ่อที่เท็กซัสเนื่องจากพ่อมีอาการไตวาย ดังนั้น เราจึงควรมุ่งเน้นที่การบริโภคโซดาในอนาคตของเท็กซัสเพื่อจัดการปัญหาเกี่ยวกับไต เมื่อทราบปริมาณการบริโภคโซดาแล้ว เราจึงขอให้ผู้คนบริจาคปัสสาวะแบบไม่ระบุตัวตน/สมัครใจ ซึ่งถือเป็นเครื่องมือที่ดีที่สุดในการวัดภาวะไตวายระยะที่ 1 ภาวะไตวายระยะที่ 5 ถือว่าสายเกินไปแล้ว และผู้ป่วยจำเป็นต้องเข้ารับการผ่าตัด ดังนั้น เมื่อใช้การคาดการณ์การบริโภคโซดา เราจะมุ่งเน้นที่ระยะที่ 1 ซึ่งเป็นแนวทางการป้องกัน กำจัดโรคไตวายตั้งแต่ต้น ฉันใช้ Vertex AI และ GCP Cloud Run/Load Balancer เราใช้เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาเว็บใน Chrome เพื่อตรวจสอบปัญหาเกี่ยวกับ API ในการตอบสนอง