هي مضمون پائٿون گيٽ وي بابت آهي، هڪ اوپن سورس ڪميونٽي پروجيڪٽ لاءِ InterSystems IRIS ڊيٽا پليٽ فارم. هي پروجيڪٽ توهان کي اجازت ڏئي ٿو ته Python ۾ ٺاهيل ڪنهن به مشين لرننگ الگورٿمز کي ترتيب ڏيو (ڪيترن ئي ڊيٽا سائنسدانن لاءِ مکيه ماحول)، ڪيترن ئي تيار ڪيل لائبريرين کي استعمال ڪريو جلدي ترتيب ڏيڻ لاءِ، روبوٽ تجزياتي AI/ML حل InterSystems IRIS پليٽ فارم تي. هن آرٽيڪل ۾، مان توهان کي ڏيکاريندس ته ڪيئن InterSystems IRIS پٿون پروسيس کي ترتيب ڏئي سگهي ٿو، موثر ٻه طرفي ڊيٽا جي منتقلي کي انجام ڏئي ٿو، ۽ سمجھدار ڪاروباري عمل ٺاهي سگھي ٿو.

منصوبو

1. تعارف
2. اوزار.
3. تنصيب.
4. اي پي ايم.
5. مداخلت
6. Jupyter نوٽ بڪ.
7. نتيجو.
8. لنڪس.
9. ايم ايل ٽول ڪٽ.

تعارف

پٿون هڪ اعليٰ سطحي، عام مقصدي پروگرامنگ ٻولي آهي جيڪا ڊولپر جي پيداوار ۽ ڪوڊ پڙهڻ جي صلاحيت کي بهتر بنائڻ تي مرکوز آهي. مضمونن جي هن سلسلي ۾، مان InterSystems IRIS پليٽ فارم تي پٿون ٻولي استعمال ڪرڻ جي امڪانن جي باري ۾ ڳالهائيندس، جڏهن ته هن آرٽيڪل جو بنيادي مرڪز مشين لرننگ ماڊل ٺاهڻ ۽ لاڳو ڪرڻ لاءِ ٻولي طور پٿون جو استعمال آهي.

مشين لرننگ (ML) مصنوعي ذهانت جي طريقن جو هڪ طبقو آهي، جنهن جي خصوصيت ڪنهن مسئلي جو سڌو سنئون حل نه آهي، پر ڪيترن ئي ساڳين مسئلن کي حل ڪرڻ جي عمل ۾ سکيا.

مشين سکيا الگورتھم ۽ ماڊل وڌيڪ ۽ وڌيڪ عام ٿي رهيا آهن. هن جا ڪيترائي سبب آهن، پر اهو سڀ ڪجهه پهچ، سادگي، ۽ عملي نتيجا حاصل ڪرڻ تي اچي ٿو. ڇا ڪلسترنگ يا حتي نيورل نيٽورڪ ماڊلنگ هڪ نئين ٽيڪنالاجي آهي؟

بلڪل نه، پر اڄڪلهه هڪ ماڊل کي هلائڻ لاءِ لکين لکن جي ڪوڊ لکڻ جي ضرورت ناهي، ۽ ماڊل ٺاهڻ ۽ استعمال ڪرڻ جا خرچ ننڍا ۽ ننڍا ٿيندا پيا وڃن.

اوزار ترقي ڪري رهيا آهن - جڏهن ته اسان وٽ مڪمل طور تي GUI oriented AI/ML اوزار نه آهن، جيڪا ترقي اسان ڏٺو آهي انفارميشن سسٽم جي ٻين ڪيترن ئي طبقن جهڙوڪ BI (لکڻ ڪوڊ کان وٺي فريم ورڪ استعمال ڪرڻ ۽ GUI oriented configurable solutions)، پڻ ڏٺو ويو آهي. AI/ML تخليق جا اوزار ۾. اسان اڳ ۾ ئي ڪوڊ لکڻ جو مرحلو گذري چڪا آهيون ۽ اڄ اسان تعمير ۽ تربيتي ماڊل لاء فريم ورڪ استعمال ڪندا آهيون.

ٻيون واڌايون، جيئن اڳ-تربيت ٿيل ماڊل جي پروپيگنڊا ڪرڻ جي صلاحيت جتي آخري استعمال ڪندڙ کي صرف پنهنجي مخصوص ڊيٽا تي ماڊل کي ٽريننگ مڪمل ڪرڻ گهرجي، انهي کي پڻ آسان بڻائي ٿي مشين سکيا کي لاڳو ڪرڻ شروع ڪرڻ. اهي پيش رفت مشين سکيا سکڻ کي تمام آسان بڻائي ٿي، ٻنهي لاءِ پروفيسر ۽ مجموعي طور تي ڪمپنين لاءِ.

ٻئي طرف، اسان وڌيڪ ۽ وڌيڪ ڊيٽا گڏ ڪندا آهيون. هڪ متحد ڊيٽا پليٽ فارم سان جيئن InterSystems IRIS، هي سڀ معلومات فوري طور تي تيار ڪري سگهجي ٿي ۽ مشين لرننگ ماڊلز لاءِ ان پٽ طور استعمال ٿي سگهي ٿي.

بادل ڏانهن منتقلي سان، AI / ML منصوبن کي شروع ڪرڻ کان وڌيڪ آسان آهي. اسان صرف انهن وسيلن کي استعمال ڪري سگهون ٿا جيڪي اسان کي گهربل آهن. ان کان علاوه، ڪلائوڊ پليٽ فارمز پاران پيش ڪيل متوازي ڪرڻ جي مهرباني، اسان ضايع ٿيل وقت بچائي سگهون ٿا.

پر نتيجن بابت ڇا؟ هي آهي جتي شيون وڌيڪ پيچيده ٿي وڃن ٿيون. ماڊل تعمير ڪرڻ لاء ڪيترائي اوزار آهن، جن تي آئون اڳتي بحث ڪندس. سٺو ماڊل ٺاهڻ آسان ناهي، پر اڳتي ڇا؟ ڪاروبار طرفان ماڊل جي استعمال مان فائدو حاصل ڪرڻ پڻ هڪ غير معمولي ڪم آهي. مسئلي جو جڙ تجزياتي ۽ ٽرانزيڪشنل ڪم لوڊ ۽ ڊيٽا ماڊل جي جدائي آهي. جڏهن اسان هڪ ماڊل ٽريننگ ڪندا آهيون، اسان عام طور تي ان کي تاريخي ڊيٽا تي ڪندا آهيون. پر تعمير ٿيل ماڊل جي جڳهه ٽرانزيڪشنل ڊيٽا پروسيسنگ ۾ آهي. ڇا سٺو آهي بهترين فراڊ ٽرانزيڪشن ڳولڻ وارو ماڊل جيڪڏهن اسان ان کي ڏينهن ۾ هڪ ڀيرو هلون ٿا؟ اسڪيمرز وڏي عرصي کان پئسا وٺي ڇڏيا آهن. اسان کي تاريخي ڊيٽا تي ماڊل کي تربيت ڏيڻ جي ضرورت آهي، پر اسان کي ان کي حقيقي وقت ۾ نئين ايندڙ ڊيٽا تي لاڳو ڪرڻ جي ضرورت آهي ته جيئن اسان جا ڪاروباري عمل ماڊل پاران ڪيل اڳڪٿين مطابق عمل ڪري سگهن.

ML Toolkit ھڪڙو ٽول ڪٽ آھي جيڪو صرف اھو ڪري ٿو: ماڊلز کي گڏ ڪرڻ ۽ ھڪڙو ٽرانزيڪشنل ماحول ته جيئن توھان ٺاھيو ماڊل آسانيءَ سان توھان جي ڪاروباري عملن ۾ استعمال ڪري سگھجن. Python Gateway ML Toolkit جو حصو آهي ۽ Python ٻولي سان انضمام مهيا ڪري ٿو (R Gateway وانگر، ML Toolkit جو حصو هجڻ سان R language سان انضمام مهيا ٿئي ٿو).

اوزار ٽڪيٽ

ان کان اڳ جو اسان جاري رکون، مان ڪجھ Python اوزار ۽ لائبريريون بيان ڪرڻ چاهيندس جيڪي اسان بعد ۾ استعمال ڪنداسين.

ٽيڪنالاجي جو

• پٿون هڪ تعبير ٿيل، عام مقصد، اعلي سطحي پروگرامنگ ٻولي آهي. ٻولي جو بنيادي فائدو رياضياتي، ايم ايل ۽ اي آئي لائبريري جي وڏي لائبريري آهي. ObjectScript وانگر، اها هڪ اعتراض تي مبني ٻولي آهي، پر هر شيء کي متحرڪ طور تي بيان ڪيو ويو آهي، جامد طور تي نه. ان کان سواء، هر شيء هڪ اعتراض آهي. بعد ۾ آيل مضمونن کي ٻوليءَ سان هڪ گذرندڙ واقفيت ملي ٿي. جيڪڏهن توهان سکڻ شروع ڪرڻ چاهيو ٿا، آئون توهان سان شروع ڪرڻ جي صلاح ڏيان ٿو دستاويز.
• اسان جي ايندڙ مشق لاء، سيٽ ڪريو پٿون 3.6.7 64bit.
• IDE: مان استعمال ڪريان ٿو پيلي چرم، پر عام طور تي много. جيڪڏهن توهان Atelier استعمال ڪري رهيا آهيو، اتي موجود آهي Eclipse پلگ ان Python ڊولپرز لاءِ. جيڪڏهن توهان VS ڪوڊ استعمال ڪري رهيا آهيو، ته پوءِ پٿون لاءِ هڪ واڌارو آهي.
• نوٽ بڪ: IDE جي بدران، توهان آن لائين نوٽ بڪ ۾ پنهنجا اسڪرپٽ لکي ۽ شيئر ڪري سگهو ٿا. انهن مان سڀ کان وڌيڪ مشهور آهي وِسپَٽُ.

لائبريريون

هتي مشين لرننگ لائبريرين جي (جزوي) فهرست آهي:

• نڀاڳو - صحيح حسابن لاءِ بنيادي پيڪيج.
• پنڌ - اعلي ڪارڪردگي ڊيٽا جي جوڙجڪ ۽ ڊيٽا جي تجزيو جا اوزار.
• matplotlib - چارٽ ٺاهڻ.
• سمنڊ جو ڪنارو - ڊيٽا بصري جي بنياد تي matplotlib.
• اسڪلرن - مشين سکيا جا طريقا.
• XGBoost - گريڊينٽ بوسٽنگ جي طريقي ۾ مشين لرننگ الگورتھم.
• جينسيم - اين ايل پي.
• ڪيرا - اعصابي نيٽ ورڪ.
• ٽنسور فلو مشين لرننگ ماڊل ٺاهڻ لاءِ هڪ پليٽ فارم آهي.
• پائي ٽيچ Python تي مرڪوز مشين لرننگ ماڊل ٺاهڻ لاءِ هڪ پليٽ فارم آهي.
• نائيڪا - مختلف ماڊلز مان PMML.

AI/ML ٽيڪنالاجيون ڪاروبار کي وڌيڪ ڪارائتو ۽ سازگار بڻائين ٿيون. ان کان علاوه، اڄ اهي ٽيڪنالاجيون ترقي ۽ لاڳو ڪرڻ آسان ٿي رهيا آهن. AI/ML ٽيڪنالاجيز جي باري ۾ سکڻ شروع ڪريو ۽ اهي توهان جي تنظيم کي ڪيئن وڌائڻ ۾ مدد ڪري سگهن ٿيون.

تنصيب

پٿون گيٽ وي کي انسٽال ڪرڻ ۽ استعمال ڪرڻ جا ڪيترائي طريقا آهن:

• او ايس
  • ونڊوز
  • لينڪس
  • ڳوڙهي
• Docker
  • DockerHub کان تصوير استعمال ڪريو
  • پنھنجي تصوير ٺاھيو

تنصيب جي طريقي جي بغير، توهان کي سورس ڪوڊ جي ضرورت پوندي. ڪوڊ ڊائون لوڊ ڪرڻ لاء صرف جڳهه آهي صفحو جاري ڪري ٿو. اهو آزمائشي مستحڪم رليز تي مشتمل آهي، صرف تازو حاصل ڪريو. هن وقت اهو 0.8 آهي، پر وقت سان گڏ نوان هوندا. مخزن کي ڪلون/ڊائون لوڊ نه ڪريو، تازو رليز ڊائون لوڊ ڪريو.

او ايس

جيڪڏهن توهان هڪ آپريٽنگ سسٽم تي پٿون گيٽ وي انسٽال ڪري رهيا آهيو، ته پوءِ پهريان (آپريٽنگ سسٽم کان سواءِ) توهان کي پٿون انسٽال ڪرڻو پوندو. ان لاءِ:

1. Python 3.6.7 64 bit انسٽال ڪريو. اهو تجويز ڪيل آهي Python انسٽال ڪرڻ جي ڊفالٽ ڊاريڪٽري ۾.
2. انسٽال ڪريو ماڊل dill: pip install dill.
3. ڊائون لوڊ ڪريو ObjectScript ڪوڊ (يعني. do $system.OBJ.ImportDir("C:InterSystemsReposPythoniscpy", "*.cls", "c",,1)) مصنوعات سان گڏ ڪنهن به علائقي ڏانهن. جيڪڏھن توھان چاھيو ٿا ھڪڙو موجوده علائقو مصنوعات جي مدد لاءِ، ھلايو: write ##class(%EnsembleMgr).EnableNamespace($Namespace, 1).
4. جھ ڪال آئوٽ DLL/SO/DYLIB فولڊر ڏانهن bin توهان جو InterSystems IRIS مثال. لائبريري فائل لازمي طور تي دستياب ٿيڻ گهرجي رستي ۾ واپسي طرفان write ##class(isc.py.Callout).GetLib().

ونڊوز

1. پڪ ڪريو ته ماحول متغير آهي PYTHONHOME Python 3.6.7 ڏانهن اشارو.
2. پڪ ڪريو ته سسٽم جو ماحول متغير آهي PATH هڪ variable تي مشتمل آهي PYTHONHOME (يا ڊاريڪٽري جنهن ڏانهن اشارو ڪري ٿو).

لينڪس (Debian/Ubuntu)

1. چيڪ ڪريو ته ڇا ماحوليات متغير آهي PATH تي مشتمل آهي /usr/lib и /usr/lib/x86_64-linux-gnu. فائل استعمال ڪريو /etc/environment ماحولياتي تبديلين کي ترتيب ڏيڻ لاء.
2. غلطين جي صورت ۾ undefined symbol: _Py_TrueStruct سيٽنگ قائم ڪريو PythonLib. ۾ پڻ Readme اتي ھڪڙو مسئلو حل ڪرڻ وارو سيڪشن آھي.

ڳوڙهي

1. في الحال صرف python 3.6.7 مان سپورٽ ڪئي وئي آهي پٿن. org. متغير چيڪ ڪريو PATH.

جيڪڏھن توھان تبديل ڪيو آھي ماحوليات متغير، پنھنجي InterSystems پراڊڪٽ کي ٻيهر شروع ڪريو.

Docker

ڪنٽينر استعمال ڪرڻ جا ڪيترائي فائدا آھن:

• پورٽبلٽي
• اثر انداز
• موصليت
• روشني
• بي ترتيبي

هي چيڪ ڪريو مضمونن جو هڪ سلسلو InterSystems پروڊڪٽس سان Docker استعمال ڪرڻ تي وڌيڪ معلومات لاءِ.

سڀ پٿون گيٽ وي تعميرات هن وقت ڪنٽينر تي ٻڌل آهن. 2019.4.

ختم ٿيل تصوير

ڊوڙ: docker run -d -p 52773:52773 --name irispy intersystemscommunity/irispy-community:latestپائٿون گيٽ وي کي ڊائونلوڊ ڪرڻ ۽ هلائڻ لاءِ InterSystems IRIS Community Edition سان. اهو ئي سڀ ڪجهه آهي.

پنھنجي تصوير ٺاھيو

ڊاکر تصوير ٺاهڻ لاء، مخزن جي روٽ ۾ هلائي: docker build --force-rm --tag intersystemscommunity/irispy:latest ..
ڊفالٽ طور، تصوير تصوير جي بنياد تي ٺهيل آهي store/intersystems/iris-community:2019.4.0.383.0, تنهن هوندي به توهان هن کي تبديل ڪري سگهو ٿا متغير ترتيب ڏيڻ سان IMAGE.
InterSystems IRIS رن مان تعمير ڪرڻ لاءِ: `docker build --build-arg IMAGE=store/intersystems/iris:2019.4.0.383.0 --force-rm --tag intersystemscommunity/irispy:latest'.

ان کان پوء، توهان ڊاکر تصوير هلائي سگهو ٿا:

docker run -d 
  -p 52773:52773 
  -v /<HOST-DIR-WITH-iris.key>/:/mount 
  --name irispy 
  intersystemscommunity/irispy:latest 
  --key /mount/iris.key

جيڪڏهن توهان InterSystems IRIS Community Edition جي بنياد تي هڪ تصوير استعمال ڪري رهيا آهيو، توهان کي ڪي جي وضاحت ڪرڻ جي ضرورت ناهي.

تبصرا

• آزمائشي عمل isc.py.test.Process ڪجھ تصويرن کي عارضي ڊاريڪٽري ۾ محفوظ ڪري ٿو. توھان چاھيو ٿا ھن رستي کي ھڪڙي نصب ٿيل ڊاريڪٽري ۾ تبديل ڪريو. ائين ڪرڻ لاء، سيٽنگ کي تبديل ڪريو WorkingDir نصب ٿيل ڊاريڪٽري جي وضاحت ڪندي.
• ٽرمينل تائين رسائي حاصل ڪرڻ لاء، هلائڻ: docker exec -it irispy sh.
• لاگ ان ذريعي سسٽم مينيجمينٽ پورٽل تائين رسائي SuperUser/SYS.
• ڪنٽينر کي روڪڻ لاءِ، ھلايو: docker stop irispy && docker rm --force irispy.

تنصيب جي جانچ ڪندي

هڪ دفعو توهان پٿون گيٽ وي کي نصب ڪيو آهي، اهو ڏسڻ جي قابل آهي ته اهو ڪم ڪري رهيو آهي. هن ڪوڊ کي InterSystems IRIS ٽرمينل ۾ هلايو:

set sc = ##class(isc.py.Callout).Setup() 
set sc = ##class(isc.py.Main).SimpleString("x='HELLO'", "x", , .var).
write var

نتيجو ٿيڻ گهرجي HELLO - Python variable جو قدر x. جيڪڏهن واپسي جي حالت sc هڪ غلطي آهي يا var خالي ، چيڪ ريڊمي - مسئلو حل ڪرڻ وارو سيڪشن.

API

Python Gateway انسٽال ٿيل آهي ۽ توهان تصديق ڪئي آهي ته اهو ڪم ڪري رهيو آهي. ان کي استعمال ڪرڻ شروع ڪرڻ جو وقت!
Python جو مکيه انٽرفيس آهي isc.py.Main. اهو طريقن جي هيٺين گروپن کي پيش ڪري ٿو (سڀ واپسي %Status):

• ڪوڊ جي عملدرآمد
• ڊيٽا جي منتقلي
• سازش

ڪوڊ جي عملدرآمد

اهي طريقا توهان کي اجازت ڏيڻ جي اجازت ڏين ٿا صوابديدي Python ڪوڊ.

SimpleString

SimpleString مکيه طريقو آهي. اهو 4 اختياري دلائل وٺندو آهي:

• code عمل ڪرڻ لاءِ ڪوڊ جي لائن آھي. لائن فيڊ ڪردار: $c(10).
• returnVariable واپسي لاءِ variable جو نالو آهي.
• serialization - ڪيئن سيريل ڪرڻ returnVariable. 0 - اسٽرنگ (ڊفالٽ)، 1 - ٻيهر.
• result - ByRef متغير ڏانهن حوالو جنهن ۾ قدر لکيو ويو آهي returnVariable.

مٿي اسان ڪيو آهي:

set sc = ##class(isc.py.Main).SimpleString("x='HELLO'", "x", , .var).

هن مثال ۾، اسان هڪ Python متغير کي تفويض ڪري رهيا آهيون x قدر Hello ۽ پيٿون متغير جي قيمت واپس ڪرڻ چاهيو ٿا x هڪ ObjectScript متغير ڏانهن var.

Execute Code

ExecuteCode ھڪڙو محفوظ ۽ گھٽ پابندي وارو متبادل آھي SimpleString.
InterSystems IRIS پليٽ فارم ۾ لائينون 3 اکرن تائين محدود آھن، ۽ جيڪڏھن توھان چاھيو ٿا ڪوڊ جو ڊگھو ٽڪرو، توھان کي اسٽريم استعمال ڪرڻ جي ضرورت آھي.
اهو ٻه دليل وٺندو آهي:

• code - پٿون ڪوڊ جو هڪ اسٽرنگ يا وهڪرو جيڪو عمل ڪيو وڃي.
• variable - (اختياري) عمل جو نتيجو تفويض ڪري ٿو code هي Python variable.

استعمال ڪرڻ جي صلاح ڏيو:

set sc = ##class(isc.py.Main).ExecuteCode("2*3", "y").

هن مثال ۾، اسان 2 کي 3 سان ضرب ڪريون ٿا ۽ نتيجو کي پٿون متغير ۾ ذخيرو ڪريو y.

ڊيٽا جي منتقلي

Python ڏانهن ۽ ڊيٽا کي منتقل ڪريو.

پٿون -> InterSystems IRIS

هتي 4 طريقا آهن حاصل ڪرڻ لاءِ هڪ پٿون متغير جي قيمت InterSystems IRIS ۾، سيريلائيزيشن تي منحصر ڪري توهان کي ضرورت آهي:

• String سادي ڊيٽا جي قسمن ۽ ڊيبگنگ لاءِ.
• Repr سادي شين کي محفوظ ڪرڻ ۽ ڊيبگنگ لاءِ.
• JSON InterSystems IRIS پاسي تي آسان ڊيٽا جي ڦيرڦار لاء.
• Pickle شين کي بچائڻ لاء.

اهي طريقا توهان کي Python کان متغير حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏين ٿا هڪ تار جي طور تي يا اسٽريمز جي طور تي.

• GetVariable(variable, serialization, .stream, useString) - حاصل serialization ڪشش variable в stream. جيڪڏهن useString 1 آهي ۽ سيريلائيزيشن هڪ اسٽرنگ ۾ رکيل آهي، پوء هڪ اسٽرنگ واپس ڪيو ويندو، نه وهڪرو.
• GetVariableJson(variable, .stream, useString) - هڪ متغير جي JSON سيريلائيزيشن حاصل ڪريو.
• GetVariablePickle(variable, .stream, useString, useDill) - هڪ اچار حاصل ڪريو (يا ڊيل) هڪ متغير جي سيريلائيزيشن.

اچو ته اسان جي variable حاصل ڪرڻ جي ڪوشش y.

set sc = ##class(isc.py.Main).GetVariable("y", , .val, 1)
write val
>6

InterSystems IRIS -> Python

پيٿون ۾ InterSystems IRIS کان ڊيٽا لوڊ ڪندي.

• ExecuteQuery(query, variable, type, namespace) - هڪ ڊيٽا سيٽ ٺاهي ٿو (pandas dataframe يا list) sql query مان ۽ ان کي python variable تي سيٽ ڪريو variable. پلاسٽڪ جي ٿيلھي isc.py علائقي ۾ دستياب هجڻ گهرجي namespace - درخواست تي عمل ڪيو ويندو.
• ExecuteGlobal(global, variable, type, start, end, mask, labels, namespace) - گلوبل ڊيٽا لوڊ ڪري ٿو global سبسڪرپشن کان start ڪرڻ end Python ۾ ٽائپ variable طور type: list، يا پانڊا dataframe. اختياري دليلن جي وضاحت mask ۽ labels ڪلاس دستاويزن ۽ مخزن ۾ موجود ڊيٽا جي منتقلي دستاويز.
• ExecuteClass(class, variable, type, start, end, properties, namespace) - لوڊ ڪلاس ڊيٽا class id کان start ڪرڻ end Python ۾ ٽائپ variable طور type: list، يا پانڊا dataframe. properties - فهرست (ڪاما سان الڳ ٿيل) درجي جي ملڪيت جي ڊيٽا سيٽ ۾ لوڊ ٿيڻ لاء. ماسڪ سپورٽ * и ?. ڊفالٽ - * (سڀ ملڪيت). ملڪيت %%CLASSNAME نظرانداز ڪيو ويو.
• ExecuteTable(table, variable, type, start, end, properties, namespace) - لوڊ ٽيبل ڊيٽا table id کان start ڪرڻ end پٿرن ۾.

ExecuteQuery - آفاقي (ڪو به صحيح SQL سوال Python ڏانهن منتقل ڪيو ويندو). بهرحال، ExecuteGlobal ۽ هن جا ڪپڙا ExecuteClass и ExecuteTable ڪيترن ئي پابندين سان ڪم. اهي تمام تيز آهن (ODBC ڊرائيور کان 3-5 ڀيرا تيز ۽ 20 ڀيرا تيز ExecuteQuery). وڌيڪ معلومات ۾ ڊيٽا جي منتقلي دستاويز.
اهي سڀئي طريقا ڪنهن به علائقي مان ڊيٽا جي منتقلي جي حمايت ڪن ٿا. پلاسٽڪ جي ٿيلھي isc.py ھدف واري علائقي ۾ دستياب ٿيڻ گھرجي.

ExecuteQuery

ExecuteQuery(request, variable, type, namespace) - Python ڏانهن ڪنهن به صحيح SQL سوال جا نتيجا پاس ڪرڻ. هي آهي سستي ڊيٽا جي منتقلي جو طريقو. استعمال ڪريو جيڪڏھن ExecuteGlobal ۽ ان جا ڪپڙا موجود نه آهن.

دليل:

• query - sql سوال.
• variable - Python variable جو نالو جنهن ۾ ڊيٽا لکيل آهي.
• type - list يا پانڊا dataframe.
• namespace - اهو علائقو جنهن ۾ درخواست تي عمل ڪيو ويندو.

ايگزيڪيوٽو گلوبل

ExecuteGlobal(global, variable, type, start, end, mask, labelels, namespace) - Python ڏانهن گلوبل پاس ڪرڻ.

دليل:

• global بغير عالمي جو نالو آهي ^
• variable - Python variable جو نالو جنهن ۾ ڊيٽا لکيل آهي.
• type - list يا پانڊا dataframe.
• start - گلوبل جي پهرين سبسڪرپشن. لازمي طور تي %Integer.
• end گلوبل جي آخري سبسڪرپشن آهي. لازمي طور تي %Integer.
• mask - عالمي قدرن جو نقاب. ماسڪ گلوبل ۾ فيلڊن جي تعداد کان ننڍو ٿي سگھي ٿو (جنھن صورت ۾ فيلڊ کي ختم ڪيو ويندو). ماسڪ کي ڪيئن فارميٽ ڪجي:
  • + قدر پاس ڪريو جيئن آهي.
  • - قدر ڇڏڻ.
  • b -بولين قسم (0 - Falseباقي سڀ - True).
  • d - تاريخ ($ horolog کان، ونڊوز تي 1970 کان، لينڪس تي 1900 کان).
  • t - وقت ($ horolog، اڌ رات کان پوء سيڪنڊ).
  • m - ٽائم اسٽيمپ (سال-مهيني-ڏينهن ڪلاڪ: منٽ: سيڪنڊ فارميٽ اسٽرنگ).
• labels - % ڪالمن جي نالن جي فهرست. پهريون عنصر سبسڪرپشن جو نالو آهي.
• namespace - اهو علائقو جنهن ۾ درخواست تي عمل ڪيو ويندو.

ExecuteClass

ڍڪڻ ExecuteGlobal. ڪلاس جي تعريف جي بنياد تي ڪال تيار ڪري ٿي ExecuteGlobal ۽ کيس سڏي ٿو.

ExecuteClass(class, variable, type, start, end, properties, namespace) - Python ڏانهن ڪلاس ڊيٽا منتقل ڪرڻ.

دليل:

• class - ڪلاس جو نالو
• variable - Python variable جو نالو جنهن ۾ ڊيٽا لکيل آهي.
• type - list يا پانڊا dataframe.
• start - شروعاتي سڃاڻپ.
• end - آخري سڃاڻپ
• properties - فهرست (ڪاما سان الڳ ٿيل) درجي جي ملڪيت جي ڊيٽا سيٽ ۾ لوڊ ٿيڻ لاء. ماسڪ سپورٽ * и ?. ڊفالٽ - * (سڀ ملڪيت). ملڪيت %%CLASSNAME نظرانداز ڪيو ويو.
• namespace - اهو علائقو جنهن ۾ درخواست تي عمل ڪيو ويندو.

سڀني ملڪيتن کي منظور ڪيو ويو آھي سواءِ قسم جي ملڪيت %Date, %Time, %Boolean и %TimeStamp - اهي لاڳاپيل پٿون طبقن ۾ تبديل ڪيا ويا آهن.

ايگزيڪيوٽو ٽيبل

ڍڪڻ ExecuteClass. ٽيبل جو نالو ڪلاس جي نالي ۽ ڪالن ۾ ترجمو ڪري ٿو ExecuteClass. دستخط:

ExecuteTable(table, variable, type, start, end, properties, namespace) - Python ڏانهن ٽيبل ڊيٽا منتقل ڪرڻ.

دليل:

• table - ٽيبل جو نالو.
  ٻيا سڀ دليل منظور ڪيا ويا آهن. ExecuteClass.

نوٽ

• ExecuteGlobal, ExecuteClass и ExecuteTable برابر تيزيءَ سان ڪم.
• ExecuteGlobal جي ڀيٽ ۾ 20 ڀيرا تيز ExecuteQuery وڏي ڊيٽا سيٽن تي (منتقلي وقت> 0.01 سيڪنڊ).
• ExecuteGlobal, ExecuteClass и ExecuteTable هن ڍانچي سان عالمي تي ڪم: ^global(key) = $lb(prop1, prop2, ..., propN) جتي key هڪ عدد آهي.
• لاء ExecuteGlobal, ExecuteClass и ExecuteTable حمايت ٿيل قدر جي حد %Date حد سان ملندڙ جلندڙ آهي mktime ۽ OS تي منحصر آهيWindows: 1970-01-01 Linux 1900-01-01، Mac). استعمال ڪريو %TimeStampڊيٽا کي هن حد کان ٻاهر منتقل ڪرڻ يا استعمال ڪريو pandas dataframe جيئن هي حد صرف فهرست لاءِ آهي.
• لاء ExecuteGlobal, ExecuteClass и ExecuteTable ڊيٽا ماخذ کانسواءِ سڀ دليل (عالمي، ڪلاس يا ٽيبل) ۽ متغير اختياري آهن.

مثال

ٽيسٽ ڪلاس isc.py.test.Person ھڪڙو طريقو شامل آھي جيڪو سڀني ڊيٽا جي منتقلي جي اختيارن کي ڏيکاري ٿو:

set global = "isc.py.test.PersonD"
set class = "isc.py.test.Person"
set table = "isc_py_test.Person"
set query = "SELECT * FROM isc_py_test.Person"

// Общие аргументы
set variable = "df"
set type = "dataframe"
set start = 1
set end = $g(^isc.py.test.PersonD, start)

// Способ 0: ExecuteGlobal без аргументов
set sc = ##class(isc.py.Main).ExecuteGlobal(global, variable _ 0, type)

// Способ 1: ExecuteGlobal с аргументами    
// При передаче глобала названия полей задаются вручную
// globalKey - название сабсткрипта 
set labels = $lb("globalKey", "Name", "DOB", "TS", "RandomTime", "AgeYears", "AgeDecimal", "AgeDouble", "Bool")

// mask содержит на 1 элемент меньше чем labels потому что "globalKey" - название сабскипта
// Пропускаем %%CLASSNAME
set mask = "-+dmt+++b"

set sc = ##class(isc.py.Main).ExecuteGlobal(global, variable _ 1, type, start, end, mask, labels)

// Способ 2: ExecuteClass
set sc = ##class(isc.py.Main).ExecuteClass(class, variable _ 2, type, start, end)

// Способ 3: ExecuteTable
set sc = ##class(isc.py.Main).ExecuteTable(table, variable _ 3, type, start, end)

// Способ 4: ExecuteTable
set sc = ##class(isc.py.Main).ExecuteQuery(query, variable _ 4, type)

سڏ جو طريقو do ##class(isc.py.test.Person).Test() ڏسڻ لاءِ ته ڊيٽا جي منتقلي جا سڀ طريقا ڪيئن ڪم ڪن ٿا.

مددگار طريقا

• GetVariableInfo(variable, serialization, .defined, .type, .length) - متغير بابت ڄاڻ حاصل ڪريو: ڇا اھو بيان ڪيو ويو آھي، ڪلاس ۽ سيريلائيزيشن ڊگھائي.
• GetVariableDefined(variable, .defined) - ڇا متغير جي وضاحت ڪئي وئي آهي.
• GetVariableType(variable, .type) - متغير جو طبقو حاصل ڪريو.
• GetStatus() - پٿون پاسي تي آخري استثنا حاصل ڪريو ۽ ختم ڪريو.
• GetModuleInfo(module, .imported, .alias) - حاصل ڪريو ماڊل متغير ۽ درآمد جي صورتحال.
• GetFunctionInfo(function, .defined, .type, .docs, .signature, .arguments) - فنڪشن بابت ڄاڻ حاصل ڪريو.

مداخلت

توھان سيکاريو آھي ته ڪيئن ڪال ڪجي Python Gateway کي ٽرمينل مان، ھاڻي اچو ته ان کي پروڊڪشن ۾ استعمال ڪرڻ شروع ڪريون. هن موڊ ۾ Python سان لهه وچڙ جو بنياد آهي isc.py.ens.Operation. اهو اسان کي اجازت ڏئي ٿو:

• پٿون ڪوڊ تي عمل ڪريو
• پٿون جي حوالي سان محفوظ ڪريو / بحال ڪريو
• Python مان ڊيٽا لوڊ ۽ وصول ڪريو

بنيادي طور تي، هڪ Pyhton آپريشن هڪ لفافي آهي isc.py.Main. آپريشن isc.py.ens.Operation Python جي عمل سان InterSystems IRIS پروڊڪٽس سان رابطي جي اجازت ڏئي ٿي. پنج درخواستن جي حمايت ڪئي وئي آهي:

• isc.py.msg.ExecutionRequest Python ڪوڊ تي عمل ڪرڻ لاء. واپسي isc.py.msg.ExecutionResponse عمل جي نتيجي ۽ درخواست ڪيل متغير جي قيمتن سان.
• isc.py.msg.StreamExecutionRequest Python ڪوڊ تي عمل ڪرڻ لاء. واپسي isc.py.msg.StreamExecutionResponse عمل جو نتيجو ۽ درخواست ڪيل متغير جا قدر. اينالاگ isc.py.msg.ExecutionRequest، پر قبول ڪري ٿو ۽ واپسي اسٽريمز جي بدران.
• isc.py.msg.QueryRequest SQL سوال تي عمل ڪرڻ جي نتيجي کي منتقل ڪرڻ لاء. واپسي Ens.Response.
• isc.py.msg.GlobalRequest/isc.py.msg.ClassRequest/isc.py.msg.TableRequest گلوبل / ڪلاس / ٽيبل ڊيٽا کي منتقل ڪرڻ لاء. واپسي Ens.Response.
• isc.py.msg.SaveRequest Python جي حوالي سان محفوظ ڪرڻ لاء. واپسي Ens.StringResponse حوالي سان ID سان.

• isc.py.msg.RestoreRequest Python جي حوالي سان بحال ڪرڻ لاء.

  ان کان سواء، isc.py.ens.Operation ٻه سيٽنگون آهن:

  • Initializer - ھڪڙو ڪلاس چونڊيو جيڪو انٽرفيس کي لاڳو ڪري isc.py.init.Abstract. اهو ڪم، ماڊل، ڪلاس، ۽ جهڙوڪ لوڊ ڪرڻ لاء استعمال ڪري سگهجي ٿو. اهو عمل ڪيو ويندو آهي هڪ ڀيرو جڏهن عمل شروع ٿئي ٿو.
  • PythonLib - (صرف لينڪس) جيڪڏهن توهان بوٽ غلطيون ڏسندا، ان جي قيمت مقرر ڪريو libpython3.6m.so يا اڃا تائين پٿون لائبريري ڏانهن مڪمل رستو.

ڪاروباري عملن جي ٺهڻ

هتي ٻه طبقا موجود آهن جيڪي ڪاروباري عملن جي ترقي کي آسان بڻائي رهيا آهن:

• isc.py.ens.ProcessUtils توهان کي اجازت ڏئي ٿو ته بيانات کي ڪڍڻ جي سرگرمين مان متغير متبادل سان.
• isc.py.util.BPEmulator Python سان ڪاروباري عملن کي جانچڻ آسان بڻائي ٿو. اهو موجوده عمل ۾ هڪ ڪاروباري عمل (Python حصن) تي عمل ڪري سگهي ٿو.

متغير متبادل

سڀ ڪاروباري عمل ورثي ۾ مليا آهن isc.py.ens.ProcessUtils، طريقو استعمال ڪري سگهو ٿا GetAnnotation(name) ان جي نالي سان هڪ سرگرمي جي تشريح جي قيمت حاصل ڪرڻ لاء. سرگرمي جي تشريح شايد متغيرن تي مشتمل هجي جيڪي پيٿون ڏانهن منتقل ٿيڻ کان اڳ InterSystems IRIS پاسي جو جائزو ورتو ويندو. هتي متغير متبادل لاء نحو آهي:

• ${class:method:arg1:...:argN} - طريقو ڪال
• #{expr} - ايگزيڪيوٽو ڪوڊ کي ObjectScript ٻولي ۾.

ھڪڙو مثال موجود آھي ٽيسٽ ڪاروباري عمل ۾ isc.py.test.Processمثال طور، سرگرمي ۾ Correlation Matrix: Graph: f.savefig(r'#{process.WorkDirectory}SHOWCASE${%PopulateUtils:Integer:1:100}.png'). هن مثال ۾:

• #{process.WorkDirectory} اعتراض جي WorkDirectory ملڪيت کي واپس ڏئي ٿو process، جيڪو ڪلاس جو هڪ مثال آهي isc.py.test.Process اهي. موجوده ڪاروباري عمل.
• ${%PopulateUtils:Integer:1:100} هڪ طريقو سڏي ٿو Integer класса %PopulateUtils، پاس ٿيندڙ دليل 1 и 100, رينج ۾ هڪ بي ترتيب انٽيجر واپس ڪرڻ 1...100.

ٽيسٽ ڪاروباري عمل

ٽيسٽ جي پيداوار ۽ ٽيسٽ ڪاروباري عمل ڊفالٽ طور تي دستياب آهن Python Gateway جي حصي طور. ان کي استعمال ڪرڻ لاء:

1. او ايس ٽرمينل رن ۾: pip install pandas matplotlib seaborn.
2. InterSystems IRIS ٽرمينل ۾، هلائڻ: do ##class(isc.py.test.CannibalizationData).Import() ٽيسٽ ڊيٽا کي آباد ڪرڻ لاء.
3. مصنوعات لانچ ڪريو isc.py.test.Production.
4. درخواست جو قسم موڪليو Ens.Request в isc.py.test.Process.

اچو ته ڏسو ته اهو سڀ ڪجهه گڏجي ڪم ڪري ٿو. کليل isc.py.test.Process BPL ايڊيٽر ۾:

ڪوڊ جي عملدرآمد

سڀ کان اهم ڪال آهي پٿون ڪوڊ جو عمل:

درخواست استعمال ڪئي وئي isc.py.msg.ExecutionRequest، هتي ان جا خاصيتون آهن:

• Code - پٿون ڪوڊ.
• SeparateLines - ڇا ڪوڊ کي ورهائڻ لاءِ لائنن ۾. $c(10) (n) تارن کي الڳ ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي. ياد رهي ته اهو سفارش ناهي ته سڄي پيغام کي هڪ ڀيرو تي عمل ڪرڻ لاء، هي فنڪشن صرف پروسيسنگ لاء آهي def ۽ ساڳيا ملٽي لائين اظهار. ڊفالٽ 0.
• Variables ڪاما سان الڳ ڪيل متغيرن جي فهرست آهي جيڪا جواب ۾ شامل ڪئي ويندي.
• Serialization - اسان کي واپس ڪرڻ چاهيون ٿا variables کي ڪيئن serialize. اختيارن: Str, Repr, JSON, Pickle и Dill, default Str.

اسان جي حالت ۾، اسان صرف ملڪيت مقرر ڪريون ٿا Code، انهي ڪري ته ٻيا سڀئي ملڪيت انهن جي ڊفالٽ قدر استعمال ڪن ٿا. اسان ان کي فون ڪري سيٽ ڪيو process.GetAnnotation("Import pandas")، جيڪو رن ٽائم تي هڪ تشريح موٽائي ٿو متغير متبادل ٿيڻ کان پوءِ. آخرڪار ڪوڊ import pandas as pd Python ڏانهن منتقل ڪيو ويندو. GetAnnotation ملٽي لائن پٿون اسڪرپٽ حاصل ڪرڻ لاءِ ڪارائتو ٿي سگهي ٿو، پر ڪوڊ حاصل ڪرڻ جي هن طريقي تي ڪا به پابندي ناهي. توھان ملڪيت مقرر ڪري سگھو ٿا Code ڪنهن به طريقي سان توهان لاء آسان.

متغير حاصل ڪرڻ

هڪ ٻيو دلچسپ چئلينج استعمال ڪندي isc.py.msg.ExecutionRequest - Correlation Matrix: Tabular:

اهو Python پاسي تي Correlation Matrix حساب ڪري ٿو ۽ متغير کي ڪڍي ٿو corrmat واپس InterSystems IRIS ڏانهن JSON فارميٽ ۾ درخواست جي ملڪيت کي ترتيب ڏيندي:

• Variables: "corrmat"
• Serialization: "JSON"

اسان نتيجن کي بصري ٽريڪ ۾ ڏسي سگهون ٿا:

۽ جيڪڏھن اسان کي بي پي ۾ ھن قدر جي ضرورت آھي، اھو ھن طرح حاصل ڪري سگھجي ٿو: callresponse.Variables.GetAt("corrmat").

ڊيٽا جي منتقلي

اڳيون، اچو ته InterSystems IRIS کان Python تائين ڊيٽا جي منتقلي جي باري ۾ ڳالهايون، سڀني ڊيٽا جي منتقلي جي درخواستون انٽرفيس کي لاڳو ڪن ٿيون isc.py.msg.DataRequest، جيڪو هيٺيون خاصيتون مهيا ڪري ٿو:

• Variable هڪ Python متغير آهي جنهن تي ڊيٽا لکيل آهي.
• Type - متغير قسم: dataframe (پنڊاس ڊيٽا فريم) يا list.
• Namespace - اهو علائقو جنهن مان اسان ڊيٽا حاصل ڪندا آهيون. پلاسٽڪ جي ٿيلھي isc.py هن علائقي ۾ موجود هجڻ گهرجي. اهو ٿي سگهي ٿو هڪ علائقو بغير پيداوار جي مدد جي.

هن انٽرفيس جي بنياد تي، درخواستن جا 4 طبقا لاڳو ڪيا ويا آهن:

• isc.py.msg.QueryRequest - ملڪيت مقرر ڪريو Query SQL سوال موڪلڻ لاءِ.
• isc.py.msg.ClassRequest - ملڪيت مقرر ڪريو Class ڪلاس ڊيٽا کي پاس ڪرڻ لاء.
• isc.py.msg.TableRequest - ملڪيت مقرر ڪريو Table ٽيبل ڊيٽا کي منتقل ڪرڻ لاء.
• isc.py.msg.GlobalRequest - ملڪيت مقرر ڪريو Global عالمي سطح تي ڊيٽا کي منتقل ڪرڻ لاء.

امتحان جي عمل ۾، سرگرمي کي ڏسو RAWڪٿي isc.py.msg.QueryRequest عمل ۾ ڏيکاريل آهي.

پٿون جي حوالي سان محفوظ ڪرڻ/بحال ڪرڻ

آخرڪار، اسان انٽر سسٽم IRIS ۾ پٿون جي حوالي سان ذخيرو ڪري سگهون ٿا، اهو ڪرڻ لاء، موڪليو isc.py.msg.SaveRequest دليلن سان:

• Mask - صرف متغير جيڪي ماسڪ کي مطمئن ڪن ٿا محفوظ ڪيا ويا آهن. حمايت ڪئي * и ?. مثال: "Data*, Figure?"... اصلي *.
• MaxLength - ذخيرو ٿيل متغير جي وڌ ۾ وڌ ڊگھائي. جيڪڏهن هڪ متغير جو سلسلو ڊگهو آهي، ته پوء ان کي نظر انداز ڪيو ويندو. ڪنهن به ڊيگهه جي متغير حاصل ڪرڻ لاء 0 تي سيٽ ڪريو. ڊفالٽ $$$MaxStringLength.
• Name - حوالي جو نالو (اختياري).
• Description - حوالي جي وضاحت (اختياري).

واپس اچي ٿي Ens.StringResponse с Id محفوظ ٿيل حوالو. امتحان جي عمل ۾، سرگرمي کي ڏسو Save Context.

لاڳاپيل درخواست isc.py.msg.RestoreRequest پيٿون ۾ InterSystems IRIS کان هڪ حوالو لوڊ ڪري ٿو:

• ContextId حوالن جي سڃاڻپ ڪندڙ آهي.
• Clear - بحال ڪرڻ کان اڳ جي حوالي سان صاف ڪريو.

جوپيوٽ نوٽ بڪ

جوپيوٽ نوٽ بڪ هڪ اوپن سورس ويب ايپليڪيشن آهي جيڪا توهان کي نوٽ بڪ ٺاهڻ ۽ شايع ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي جنهن ۾ ڪوڊ، تصوير ۽ متن شامل آهن. Python Gateway توهان کي BPL عملن کي ڏسڻ ۽ ايڊٽ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو هڪ Jupyter Notebook جي طور تي. نوٽ ڪريو ته باقاعده Python 3 عمل ڪندڙ هن وقت استعمال ڪيو پيو وڃي.

هي واڌارو فرض ڪري ٿو ته تشريحون پٿون ڪوڊ تي مشتمل آهن ۽ اڳئين عنوان طور سرگرمي جا نالا استعمال ڪن ٿا. اهو هاڻي ممڪن آهي PythonGateway ڪاروباري عملن کي Jupyter Notebook ۾ ترقي ڪرڻ. هتي اهو آهي جيڪو ممڪن آهي:

• نئون ڪاروباري عمل ٺاهيو
• ڪاروباري عمل کي ختم ڪريو
• نئين سرگرميون ٺاهيو
• سرگرميون تبديل ڪريو
• سرگرميون ختم ڪريو

هتي demo وڊيو. ۽ ڪجھ اسڪرين شاٽ:

پروسيس ايڪسپلورر

پروسيس ايڊيٽر

تنصيب

1. توهان کي ضرورت پوندي InterSystems IRIS 2019.2+.
2. انسٽال ڪريو PythonGateway v0.8+ (ضرورت صرف isc.py.util.Jupyter, isc.py.util.JupyterCheckpoints и isc.py.ens.ProcessUtils).
3. Repository مان ObjectScript ڪوڊ کي اپڊيٽ ڪريو.
4. انجام ڏيو do ##class(isc.py.util.Jupyter).Install() ۽ هدايتن تي عمل ڪريو.

دستاويزي.

پهچڻ

MLToolkit اوزارن جو هڪ سيٽ آهي جنهن جو مقصد ماڊلز ۽ ٽرانزيڪشنل ماحول کي گڏ ڪرڻ آهي ته جيئن ٺهيل ماڊل آساني سان توهان جي ڪاروباري عملن ۾ استعمال ڪري سگھجن. Python Gateway MLToolkit جو حصو آهي ۽ Python ٻولي سان انضمام مهيا ڪري ٿي، جيڪا توهان کي Python (ڪيترن ئي ڊيٽا سائنسدانن لاءِ مکيه ماحول) ۾ ٺاهيل ڪنهن به مشين لرننگ الگورٿم کي ترتيب ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿي، جلدي ترتيب ڏيڻ لاءِ ڪيتريون ئي تيار ٿيل لائبريريون استعمال ڪريو، روبوٽ تجزياتي AI / InterSystems پليٽ فارم IRIS تي ML حل.

حوالن

• اڳيون مضمون
• پٿون گيٽ وي
• پٿون گيٽ وي جا نمونا
• ڪنورجنٽ اينالائيٽڪس
• پٿون 3.6.7 64bit
• Python دستاويز ۽ ڪورس

MLToolkit

MLToolkit يوزر گروپ هڪ خانگي GitHub مخزن آهي جيڪو InterSystems ڪارپوريٽ GitHub تنظيم جي حصي طور ٺاهيو ويو آهي. اهو ٻاهرين استعمال ڪندڙن ڏانهن اشارو ڪيو ويو آهي جيڪي انسٽال ڪري رهيا آهن، سکيا، يا اڳ ۾ ئي استعمال ڪري رهيا آهن MLToolkit اجزاء، بشمول Python Gateway. گروپ ۾ مارڪيٽنگ، پيداوار، دوا ۽ ٻين ڪيترن ئي صنعتن جي شعبن ۾ (ذريعو ڪوڊ ۽ ٽيسٽ ڊيٽا سان) لاڳو ٿيل ڪيسن جو تعداد آهي. ML Toolkit يوزر گروپ ۾ شامل ٿيڻ لاءِ، مھرباني ڪري ھيٺ ڏنل ايڊريس تي مختصر اي ميل موڪليو. [ايميل محفوظ ٿيل] ۽ توھان جي خط ۾ ھيٺ ڏنل معلومات شامل ڪريو:

• GitHub استعمال ڪندڙ جو نالو
• تنظيم (توهان ڪم يا مطالعو)
• پوزيشن (توهان جي تنظيم ۾ توهان جي حقيقي پوزيشن، يا ته "شاگرد" يا "آزاد").
• ملڪ

انهن لاءِ جن اهو مضمون پڙهيو آهي ۽ دلچسپي رکن ٿا InterSystems IRIS هڪ پليٽ فارم جي طور تي مصنوعي ذهانت ۽ مشيني سکيا جي ميکانيزم کي ترقي يا ميزباني ڪرڻ لاءِ، اسان توهان کي دعوت ڏيون ٿا توهان جي اداري جي دلچسپي جي ممڪن منظرنامي تي بحث ڪرڻ لاءِ. اسان آساني سان توهان جي ڪمپني جي ضرورتن جو تجزيو ڪنداسين ۽ گڏيل طور تي هڪ ايڪشن پلان جو تعين ڪنداسين. اسان جي AI/ML ماهر گروپ جو اي ميل پتو رابطو ڪريو - [ايميل محفوظ ٿيل].

جو ذريعو: www.habr.com