{"id":41221,"date":"2020-02-06T20:42:46","date_gmt":"2020-02-06T17:42:46","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/python-gateway-v-intersystems-iris"},"modified":"2020-02-06T20:42:46","modified_gmt":"2020-02-06T17:42:46","slug":"python-gateway-v-intersystems-iris","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/ro\/blog\/python-gateway-v-intersystems-iris","title":{"rendered":"Python Gateway \u00een InterSystems IRIS","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Acest articol este dedicat Python Gateway \u2014 un proiect comunitar cu surs\u0103 deschis\u0103 pentru platforma de date InterSystems IRIS. Acest proiect permite orchestrarea oric\u0103ror algoritmi de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103, crea\u021bi \u00een limbajul Python (mediul principal pentru mul\u021bi Data Scientists), folosind numeroase biblioteci gata f\u0103cute pentru a crea rapid solu\u021bii analitice AI\/ML adaptabile \u0219i roboticizate pe platforma InterSystems IRIS. \u00cen acest articol, voi ar\u0103ta cum InterSystems IRIS poate orchestra procese \u00een limbajul Python, realiz\u00e2nd eficient transferul bidirec\u021bional de date \u0219i cre\u00e2nd procese de afaceri inteligente.<\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Plan<\/h1>\n

<\/p>\n

    \n
  1. Introducere.<\/li>\n
  2. Unelte.<\/li>\n
  3. Instalare.<\/li>\n
  4. API.<\/li>\n
  5. Interoperabilitate.<\/li>\n
  6. Jupyter Notebook.<\/li>\n
  7. Concluzii.<\/li>\n
  8. Linkuri.<\/li>\n
  9. MLToolkit.<\/li>\n<\/ol>\n

    <\/p>\n

    Introducere<\/h1>\n

    <\/p>\n

    Python este un limbaj de programare de nivel \u00eenalt, de uz general, concentrat pe cre\u0219terea productivit\u0103\u021bii dezvoltatorului \u0219i a lizibilit\u0103\u021bii codului. \u00cen aceast\u0103 serie de articole, voi discuta despre posibilit\u0103\u021bile de aplicare a limbajului Python pe platforma InterSystems IRIS, concentr\u00e2ndu-m\u0103 \u00een mod special pe utilizarea Python ca limbaj pentru crearea \u0219i aplicarea modelelor de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103.<\/p>\n

    <\/p>\n

    \u00cenv\u0103\u021barea automat\u0103 (ML) reprezint\u0103 o clas\u0103 de metode de inteligen\u021b\u0103 artificial\u0103, caracterizat\u0103 prin faptul c\u0103 nu rezolv\u0103 direct o problem\u0103, ci \u00eenva\u021b\u0103 \u00een procesul de rezolvare a unui num\u0103r mare de probleme similare. <\/p>\n

    <\/p>\n

    Algoritmii \u0219i modelele de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103 devin din ce \u00een ce mai r\u0103sp\u00e2ndi\u021bi. Exist\u0103 multe motive pentru aceasta, dar totul se rezum\u0103 la disponibilitate, simplificare \u0219i realizarea de rezultate practice. Este clusterizarea sau chiar modelarea prin re\u021bele neuronale o nou\u0103 tehnologie? <\/p>\n

    <\/p>\n

    Desigur c\u0103 nu, dar \u00een prezent nu mai este necesar s\u0103 scrii sute de mii de linii de cod pentru a rula un model, iar costurile de creare \u0219i aplicare a modelelor devin din ce \u00een ce mai mici.<\/p>\n

    <\/p>\n

    Instrumentele evolueaz\u0103 \u2014 \u00een timp ce nu avem instrumente AI\/ML complet orientate pe GUI, progresul pe care l-am observat \u00een multe alte clase de sisteme informa\u021bionale, de exemplu, BI (de la scrierea codului p\u00e2n\u0103 la utilizarea de cadre \u0219i solu\u021bii configurabile orientate pe GUI), se observ\u0103 \u0219i \u00een instrumentele pentru crearea AI\/ML. Am dep\u0103\u0219it deja etapa de scriere a codului \u0219i ast\u0103zi folosim cadre pentru construc\u021bia \u0219i instruirea modelelor.<\/p>\n

    <\/p>\n

    Alte \u00eembun\u0103t\u0103\u021biri, cum ar fi posibilitatea de a distribui un model pre-antrenat, astfel \u00eenc\u00e2t utilizatorul final s\u0103 trebuiasc\u0103 doar s\u0103 finalizeze antrenarea modelului pe datele sale specifice, faciliteaz\u0103 de asemenea \u00eenceperea aplic\u0103rii \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii automate. Aceste progrese simplific\u0103 considerabil \u00eenv\u0103\u021barea \u00eenv\u0103\u021b\u0103rii automate at\u00e2t pentru speciali\u0219ti, c\u00e2t \u0219i pentru companii \u00een ansamblu.<\/p>\n

    <\/p>\n

    Pe de alt\u0103 parte, colect\u0103m din ce \u00een ce mai multe date. Datorit\u0103 unei platforme de date unificate, cum ar fi InterSystems IRIS, toate aceste informa\u021bii pot fi preg\u0103tite imediat \u0219i utilizate ca date de baz\u0103 pentru modelele de \u00eenv\u0103\u021bare automat\u0103.<\/p>\n

    <\/p>\n

    Odat\u0103 cu trecerea c\u0103tre cloud, lansarea proiectelor AI\/ML devine mai u\u0219oar\u0103 ca niciodat\u0103. Putem consuma doar resursele de care avem nevoie. Mai mult, datorit\u0103 paraleliz\u0103rii oferite de platformele cloud, putem economisi timpul consumat.<\/p>\n

    <\/p>\n

    Dar ce zici de rezultate? Aici lucrurile devin mai complicate. Exist\u0103 o mul\u021bime de instrumente pentru construirea modelelor, despre care voi vorbi mai departe. A construi un model bun nu este u\u0219or, dar ce urmeaz\u0103? Ob\u021binerea de profit din utilizarea modelului de c\u0103tre afacere este, de asemenea, o sarcin\u0103 complicat\u0103. R\u0103d\u0103cina problemei const\u0103 \u00een separarea \u00eenc\u0103rc\u0103rilor analitice \u0219i tranzac\u021bionale, precum \u0219i a modelelor de date. Atunci c\u00e2nd antren\u0103m un model, de obicei o facem pe date istorice. Dar locul pentru modelul construit este \u00een procesarea tranzac\u021bional\u0103 a datelor. Ce folos are cel mai bun model de detectare a tranzac\u021biilor frauduloase, dac\u0103 \u00eel execut\u0103m o dat\u0103 pe zi? Fraudatorii au plecat demult cu banii. Trebuie s\u0103 antren\u0103m modelul pe datele istorice, dar trebuie de asemenea s\u0103 \u00eel aplic\u0103m \u00een timp real pe datele noi care sosesc, astfel \u00eenc\u00e2t procesele noastre de afaceri s\u0103 poat\u0103 ac\u021biona \u00een conformitate cu prognozele f\u0103cute de model.<\/p>\n

    <\/p>\n

    ML Toolkit este un set de instrumente, al c\u0103rui scop este chiar acesta: integreaz\u0103 modelele \u0219i mediul tranzac\u021bional, astfel \u00eenc\u00e2t modelele construite s\u0103 poat\u0103 fi utilizate cu u\u0219urin\u021b\u0103 direct \u00een procesele dumneavoastr\u0103 de afaceri. Python Gateway este parte a ML Toolkit \u0219i asigur\u0103 integrarea cu limbajul Python (similar cum R Gateway, fiind parte a ML Toolkit, asigur\u0103 integrarea cu limbajul R).<\/p>\n

    <\/p>\n

    Instrumentar<\/h1>\n

    <\/p>\n

    \u00cenainte de a continua, a\u0219 dori s\u0103 descriu c\u00e2teva instrumente \u0219i biblioteci pentru Python pe care le vom folosi mai t\u00e2rziu.<\/p>\n

    <\/p>\n

    Tehnologii<\/h2>\n

    <\/p>\n