Catalyst QuickML

Catalyst QuickML es un servicio de construcción de pipelines de machine learning sin código que te permite implementar una variedad de algoritmos de ML preconstruidos, operaciones y técnicas de preprocesamiento de datos, y conectar con conjuntos de datos para construir y publicar modelos de ML. Después de publicar el pipeline de datos y el pipeline de ML, puedes acceder a los modelos que creas con endpoints autenticados.

Ejecutar endpoint de QuickML

El fragmento de código proporcionado a continuación te permite pasar datos de entrada a un endpoint de QuickML publicado, y predecir el resultado basándose en el procesamiento del modelo de ML. La salida devuelve la predicción de los valores de la columna objetivo que se define al crear el pipeline de ML.

Los datos de entrada al endpoint del modelo se pasan como pares clave-valor a través de un hashmap. El endpoint_key mencionado a continuación es el ID único del endpoint publicado para el modelo de ML configurado en tu proyecto. La clave del endpoint y los datos de entrada se pasan al método predict() para su ejecución.

Fragmento de código de ejemplo

import java.util.HashMap;
import com.zc.component.quickml.ZCQuickML;
import com.zc.component.quickml.ZCQuickMLDetail;

// datos de entrada 
HashMap<String, String> map= new HashMap<>();
//Proporcionar nombre de columna y valor según tu conjunto de datos
map.put("column_name1", "value1"); 
map.put("column_name2", "value2");
map.put("column_name3", "value3");
String EndPointKey = "c8c7b4bfd8fdf4f29b9499fjhd9d03f5b2a79cd4792b302e26934a3db984214fd4cfc8049bba7acb15fe73eac0d15af59"; // Clave del endpoint copiada desde la UI de Catalyst.
// crear una instancia de quickml 
ZCQuickML quickMlInstance = ZCQuickML.getInstance();
// ejecutar método 
ZCQuickMLDetail result = quickMlInstance.predict(EndPointKey, map);
System.out.println(result.getStatus()); // retorna el estado del resultado
System.out.print(result.getResult()); // retorna los datos del resultado