Mise à jour : ajout du support pour le modèle de régression Bonjour à toutes et à tous !

Dans ce bref article, je vous montrerai comment écrire un adaptateur pour IRIS Interoperability afin d'utiliser des modèles ML gérés par IRIS IntegratedML.

L'adaptateur

L'adaptateur utilise simplement les fonctions SQL d'IntegratedML comme prédiction PREDICT et probabilité PROBABILITY, pour obtenir la classe prédite par le modèle et sa probabilité. Il s'agit d'un simple SQL :
![code1][code1] [code1]: https://raw.githubusercontent.com/jrpereirajr/interoperability-integratedml-adapter/master/img/how-it-works-1.png

Salut les développeurs,

Nous sommes honorés de vous inviter à la première rencontre Benelux Caché User Group depuis le début du COVID ! Il est dédié au stockage en colonne, aux licences IRIS, au matériel et aux performances, et au Embedded Python !

⏱ Date : 04 mai 2023 de 13h30 à 17h00

📍Lieu : InterSystems BV, Medialaan 32 / 1, B-1800 Vilvoorde, Belgique

Travaillez-vous ou votre équipe travaille-t-elle avec InterSystems IRIS ou Caché ? Ensuite, l'événement de cet après-midi sera intéressant pour acquérir des connaissances supplémentaires et rencontrer des collègues. L'équipe d'InterSystems sera également présente.

L'ordre du jour comprend des sessions du groupe d'utilisateurs et d'InterSystems lui-même, et à la fin de la réunion, InterSystems fournira une collation et une boisson comme d'habitude. La participation au groupe d'utilisateurs et aux réunions est gratuite !

Avez-vous essayé le laboratoire de la plate-forme d'apprentissage d'InterSystems pour IRIS IntegratedML ? Dans ce laboratoire, vous pouvez former et tester un modèle sur un ensemble de données de réadmission et être en mesure de prédire quand un patient sera réadmis ou non, ou de calculer sa probabilité d'être réadmis.

Vous pouvez l'essayer sans aucune installation sur votre système, tout ce que vous avez à faire est de démarrer un environnement de laboratoire virtuel (Zeppelin) et de jouer autour !

Créer un Chatbot avec IRIS et Python

Dans cet article, je vais montrer comment intégrer la base de données IRIS d'InterSystems avec Python pour servir un Modèle d'apprentissage automatique du traitement du langage naturel (NLP).

Pourquoi Python ?

Avec une large adoption et utilisation dans le monde, Python a une grande communauté et un grand nombre d'accélérateurs et de bibliothèques pour déployer n'importe quel type d'application. Vous pouvez également consulter : https://www.python.org/about/apps/ pour en savoir plus.

Salut la communauté,

Regardez cette vidéo pour découvrir le stockage en colonnes et découvrez comment il peut être utilisé dans la plate-forme de données InterSystems IRIS pour améliorer la vitesse de vos requêtes analytiques et stocker efficacement les données :

⏯️ Qu'est-ce que le stockage en colonne ?

Salut la Сommunauté !

Je me réjouis de vous annoncer notre nouveau sujet pour les prochains mois !  Nous parlerons de différents outils et approches pour faciliter la vie des développeurs qui utilisent les produits InterSystems.

Il y a quelque temps, GitHub a annoncé une nouvelle fonctionnalité, les Codespaces GitHub Codespaces. Elle permet d'exécuter VSCode dans le navigateur, avec presque la même puissance que s'il était exécuté localement sur votre machine, mais aussi avec la puissance des nuages, de sorte que vous pouvez choisir le type de machine avec jusqu'à 32 cœurs de CPU et 64 Go de RAM.

C'est impressionnant, n'est-ce pas ? Mais comment cela peut-il nous aider à travailler sur des projets pilotés par InterSystems IRIS ? Voyons comment le configurer pour nous.

This is the third post of a series explaining how to create an end-to-end Machine Learning system.Cet article est le troisième article d'une série expliquant comment créer un système d'apprentissage automatique de bout en bout.

Formation d'un modèle d'apprentissage automatique

Lorsque vous travaillez avec l'apprentissage automatique, il est fréquent d'entendre ce terme : formation. Que signifie la formation dans un pipeline ML ?

InterSystems a corrigé un défaut pouvant entraîner une instabilité du client ECP (Enterprise Cache Protocol) dans de rares cas.

Le défaut existe dans les produits suivants et dans toutes les offres InterSystems basées sur ceux-ci.

Les versions concernées sont 2022.1.x, 2022.2 et 2022.3 :

InterSystems IRIS®

InterSystems IRIS for Health™

HealthShare® Connexion Santé

La version concernée est 2022.2 (uniquement pour les clients déployant ECP) :

InterSystems HealthShare®

Le problème ne peut se produire que sur les systèmes clients ECP.

Cet article est le deuxième d'une série expliquant comment créer un système d'apprentissage automatique de bout en bout.

Exploration des données

L'Intersystème IRIS dispose déjà de ce dont nous avons besoin pour explorer les données : un moteur SQL ! Pour les personnes qui ont l'habitude d'explorer des données dans des fichiers
csv ou des fichiers texte, cela pourrait aider à accélérer cette étape. Fondamentalement, nous explorons toutes les données pour comprendre l'intersection (jointures), ce qui devrait permettre de créer un jeu de données préparé pour être utilisé par un algorithme d'apprentissage automatique.

Tableau d'articles ( Fourni par l'équipe Intersystems )

Tableaude balises ( Fourni par l'équipe Intersystems )

InterSystems a corrigé un défaut qui pouvait amener une requête SQL à renvoyer des résultats incorrects.

Le défaut existe dans les produits suivants et dans toutes les offres InterSystems basées sur ceux-ci.

Les versions concernées sont 2021.2, 2022.1.x, 2022.2 et 2022.3 :

InterSystems IRIS®

InterSystems IRIS for Health™

HealthShare® Connexion Santé

La version impactée est 2022.2 :

InterSystems HealthShare®

Le problème peut être déclenché lorsque SQL Runtime Plan Choice (RTPC) est activé (valeur par défaut) et que la requête contient une "valeur de vérité" WHERE ? = ?

Voici mon introduction à une série d'articles expliquant comment créer un système d'apprentissage automatique de bout en bout.

Un seul problème pour commencer

Notre communauté de développement d'IRIS a plusieurs messages sans balise ou mal balisés. Au fur et à mesure que le nombre de messages augmente, l'organisation de chaque balise et l'expérience d'un membre de la communauté qui parcourt les sujets tendent à diminuer.

Suite à la partie précédente, il est temps de tirer parti de l'instruction de VALIDATION DU MODÈLE IntegratedML, qui fournit des informations permettant de surveiller vos modèles ML. Vous pouvez la voir en action ici

Le code présenté ici est dérivé d'exemples fournis par le modèle InterSystems IntegratedML ou la documentation IRIS, documentation

Remarque: Le code présenté ici n'a qu'une valeur explicative. Si vous souhaitez l'essayer, j'ai développé une application modèle - iris-integratedml-monitor-example, qui participe au concours IA d'InterSystems IRIS (InterSystems IRIS AI Contest).

Il y a quelques mois, j'ai lu cet article intéressant de la MIT Technology Review, qui explique comment la pandémie de COVID-19 pose des défis aux équipes informatiques du monde entier en ce qui concerne leurs systèmes d'apprentissage automatique (ML).

Cet article m'a incité à réfléchir à la manière de traiter les problèmes de performance après le déploiement d'un modèle de ML.

Version IAM 3.2

InterSystems API Manager (IAM) version 3.2.1 est désormais généralement disponible. En plus des corrections de bogues et des améliorations mineures, IAM 3.2 ajoute de nouveaux plug-ins susceptibles d'intéresser les clients IRIS.

• Validation OAS (oas-validation)
  
  • Validez les requêtes et les réponses HTTP en fonction d'une spécification d'API OpenAPI 3.0 ou Swagger.
• SAML (saml)
  
  • Fournit l'authentification et l'autorisation SAML v2.0 entre un fournisseur de services (Kong Gateway) et un fournisseur d'identité (IdP).
• Protection contre les menaces XML (xml-threat-protection)
  
  • Ce nouveau plugin vous permet de réduire le risque d'attaques XML en vérifiant la structure des charges utiles XML. Cela valide la complexité maximale (profondeur de l'arbre), la taille maximale des éléments et des attributs.
• AppDynamics (app-dynamics)
  
  • Intégrez Kong Gateway à la plateforme AppDynamics APM.
• Déchiffrement JWE (jwe-decrypt)
  
  • Permet de déchiffrer un jeton entrant (JWE) dans une requête.

Sur GitHub, vous trouverez toutes les informations sur l'utilisation d'un modèle d'apprentissage automatique "HuggingFace" / modèle d'IA sur le cadre IRIS à l'aide de Python.

1. iris-huggingface

Utilisation de modèles d'apprentissage automatique dans IRIS à l'aide de Python ; pour les modèles texte-texte, texte-image ou image-image.

Les modèles suivants servent d'exemple :

• https://huggingface.co/gpt2

• https://huggingface.co/Jean-Baptiste/camembert-ner

• https://huggingface.co/bert-base-uncased

• https://huggingface.co/facebook/detr-resnet-50

• https://huggingface.co/facebook/detr-resnet-50-panoptic

Dans ce didacticiel, j'aimerais parler des requêtes de classe (Class Query). Pour être plus précis, à propos des requêtes basées sur du code écrit par l'utilisateur :

Mots-clés:  IRIS, IntegratedML, apprentissage automatique, Covid-19, Kaggle 

Continuation de la précédente Partie I ... Dans la partie I, nous avons parcouru les approches ML traditionnelles sur ce jeu de données Covid-19 sur Kaggle.

Dans cette partie II, nous allons exécuter les mêmes données et la même tâche, dans sa forme la plus simple possible, à travers IRIS integratedML qui est une interface SQL agréable et élégante pour les options AutoML du backend. Cette interface utilise le même environnement. 

Keywords:  IRIS, IntegratedML, apprentissage automatique, Covid-19, Kaggle 

Objectif

J'ai récemment remarqué un jeu de données Kaggle permettant de prédire si un patient Covid-19 sera admis en soins intensifs. Il s'agit d'un tableur de 1925 enregistrements comprenant 231 colonnes de signes vitaux et d'observations, la dernière colonne " USI " valant 1 pour Oui ou 0 pour Non.

Ce jeu de données représente un bon exemple de ce que l'on appelle une tâche "traditionnelle de ML". Les données semblent avoir une quantité suffisante et une qualité relativement bonne.

Chers membres de la Communauté,

Les premiers mois de l'année sont le moment de faire le bilan de l'année précédente et de récompenser les participants qui ont le plus contribué au développement de notre Communauté et nos portails voisins. Dans l'annonce original, les meilleurs développeurs et les applications les plus téléchargées dans 2022 étaient remarqués ! Je suis extrêmement heureux de constater que parmi les meilleurs il y a aussi des membres actifs de notre communauté francophone !

Salut,

Nous, les modérateurs, essayons toujours de trouver les articles les plus intéressants, à jour et utiles pour vous, nos membres, et de les traduire en français. Mais parfois, il y a des articles qu'il serait intéressant de lire à loisir, mais qui ne correspondent peut-être pas tout à fait à notre sujet actuel. Comme cette fois-ci il y en avait pas mal, nous avons décidé de les mettre dans un article à part. Si vous en avez le désir et l'opportunité, lisez ces articles en anglais.

Salut la Communauté !

Le troisième jour se déroule super bien. Tout le monde bosse ! Les équipes peaufinent leurs projets. Les coaches leur donnent les derniers conseils. Nous sommes bien sûr présents pour répondre à toutes les questions et accompagner les équipes dans l'utilisations des technologies InterSystems. Par exemple ici, avec l'équipe du projet Salvia.

Tout le monde attend avec impatience le début de la présentation des prototypes !

MISE À JOUR 16H30

La présentation des prototypes a commencé.

Salut la Communauté !

Le deuxième jour de Hacking Health Camp a commencé ! Ou pour certains, c'est le premier jour qui continue. Certaines équipes ont bossé toute la nuit et on peut le voir ce matin lors des pitches avec les coaches 😁

Salut la Communauté !

Ce jour que vous avez attendu avec impatience, est enfin arrivé !  La 10ème édition de Hacking Health Camp est lancée aujourd'hui et nous, vos modérateurs favoris, sommes présents pour accompagner les équipes à mener à bien leurs projets !  Alors, restez à l'écoute pour plus de nouvelles!

Salut la Communauté !

Vous vivez une problématique récurrente en santé et vous imaginez une solution ? InterSystems soutient le Hacking Health Camp, le plus grand hackathon santé au monde. Rejoignez-nous pour transformer votre idée en prototype en 50h et gagnez le prix InterSystems :

👉 Le Challenge InterSystems pour la meilleure utilisation des technologies InterSystems 👈

Salut les développeurs,

Nous aimerions vous inviter à participer à notre prochain concours dédié à la création des solutions d'IA/ML qui utilisent Cloud SQL pour travailler avec les données :

🏆 Concours InterSystems IRIS Cloud SQL et IntegratedML 🏆

Durée: du 3 avril au 23 avril 2023

Prix: $13,500!

Nous sommes ravis d'inviter tous nos clients, partenaires, développeurs et membres de la communauté à notre InterSystems Global Summit 2023 en personne !

Notre conférence des utilisateurs du Global Summit est votre opportunité de vous connecter avec des développeurs de produits pionniers, d'autres utilisateurs poussant notre technologie vers de nouvelles frontières et les personnes dont la pensée originale fait vibrer nos universités et nos salles de conseil. Le tout dans le même espace. Et les inscriptions sont désormais ouvertes !

➡️ InterSystems Global Summit 2023

🗓 Dates : 4-7 juin 2023

📍 Lieu : Diplomat Beach Resort, Hollywood, Floride, États-Unis

Salut la Communauté !

Voici le troisième article dédié aux trucs utiles que l'on pourrait trouver sur la Communauté. Cette fois, j'aimerais mettre en évidence des modèles (templates) utiles qui aideront les débutants (et pas seulement les débutants) à commencer à utiliser la technologie beaucoup plus rapidement. Les voici:

Salut la Communauté !

Le Hacking Health Camp s'approche ! Et nous avons tellement hâte de vous y retrouver encore une fois !

Pour vous rappeler à quel point nous nous sommes amusés la dernière fois, n'hesitez pas a revisualize le webinar de @Guillaume Rongier sur l'utilisation du FHIR :

Webinar FHIR - InterSystems x HHC