SodaPy.com

Ý nghĩa

Tôi đã tinh chỉnh Gemini bằng một tập dữ liệu của chính phủ. Dữ liệu đã được xử lý: kỹ thuật tạo đặc điểm, kiểm thử, v.v. Tôi đã kết hợp Gemini đã tinh chỉnh với các mô hình ARIMA và XGboost để tạo một Tập hợp gồm 3 mô hình. Điều này đã làm giảm MAE của tôi xuống còn khoảng 6. Ban đầu, tôi nhận được thông tin dự đoán từ tất cả các tiểu bang ở Hoa Kỳ, nhưng đó là rất nhiều yêu cầu dữ liệu API, khiến trang web bị chậm. Tuy nhiên, Gemini đã được tinh chỉnh rất tốt để dự đoán mức tiêu thụ nước ngọt cho tất cả các tiểu bang. fine-Gemini hoạt động rất tốt với các dự đoán nhưng có MAE rất cao. Vì vậy, ARIMA và XGBOOST chủ yếu được dùng để giảm đáng kể MAE, nhưng chỉ riêng Gemini được tinh chỉnh đã mang lại kết quả dự đoán tuyệt vời về mức tiêu thụ nước ngọt khi so sánh với tập dữ liệu ban đầu của chính phủ. Vì vậy, sức mạnh thực sự trong việc dự đoán mức tiêu thụ nước ngọt đến từ Gemini được tinh chỉnh. Texas là nơi tôi phẫu thuật để hiến thận cho cha tôi vì ông bị suy thận. Vì vậy, bạn nên tập trung vào mức tiêu thụ nước ngọt trong tương lai ở Texas để giải quyết các vấn đề về thận ở đây. Giờ đây, khi đã biết mức tiêu thụ nước ngọt, chúng tôi có thể yêu cầu mọi người tự nguyện/ẩn danh cung cấp mẫu nước tiểu để xét nghiệm. Đây là công cụ tốt nhất để đo lường mức độ suy thận giai đoạn 1. Suy thận giai đoạn 5 là giai đoạn quá muộn và người bệnh cần phải phẫu thuật. Vì vậy, với dữ liệu dự đoán về mức tiêu thụ nước ngọt, chúng ta có thể tập trung vào Giai đoạn 1, phương pháp phòng ngừa. Xoá bỏ căn nguyên của bệnh suy thận. Tôi đã sử dụng Vertex AI và GCP Cloud Run/Trình cân bằng tải. Tôi đã sử dụng công cụ dành cho nhà phát triển Chrome để kiểm tra các vấn đề về API độ trễ.