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Daniel Franco · Ago 19, 2020 Lectura de 2 min
Uso de modelos PMML en tus Business Processes

Ejecutar modelos predictivos de forma nativa en un "Business Process" ("Proceso Empresarial") de InterSystems IRIS siempre ha sido, por supuesto, el objetivo de nuestro soporte para PMML, pero de alguna forma nunca formó parte del paquete porque había algunas dependencias y elecciones que era necesario analizar y decidir. En cualquier caso, gracias a algunas presiones y al código ofrecido amablemente por  @Amir Samary (¡gracias de nuevo, Amir!), finalmente conseguimos empaquetarlo en un repositorio de GitHub para que lo disfruteis, lo valoreis y hagáis sugerencias.

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¡Hola desarrolladores!

Os traemos el séptimo episodio de Data Points, el podcast de InterSystems en inglés.

En esta ocasión, charlamos con @Carmen Logue (Product Manager de InterSystems) sobre InterSystems Reports, la nueva funcionalidad de InterSystems IRIS para realizar informes! Escuchad la conversación y descubrid lo que puede hacer la nueva herramienta, casos de uso y cómo se integra con el resto de herramientas de analítica. ¡Dadle al play!

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Pierre-Yves Duq... · Jul 6, 2020 Lectura de 11 min
Machine Learning con Spark e InterSystems IRIS

Apache Spark se ha convertido rápidamente en una de las tecnologías más atractivas para la analítica de big data y el machine learning. Spark es un motor de procesamiento de datos generales, creado para usar con entornos de procesamiento en clúster. Su corazón es el RDD (Resilient Distributed Dataset), que representa un conjunto de datos distribuido con tolerancia a fallos, sobre el que se puede operar en paralelo entre los nodos de un clúster. Spark se implementa con una combinación de Java y Scala, por lo que viene como una biblioteca que puede ejecutarse sobre cualquier JVM. Spark también es compatible con Python (PySpark) y R (SparkR) e incluye bibliotecas para SQL (SparkSQL), machine learning (MLlib), procesamiento de gráficas (GraphX) y procesamiento de flujos (Spark Streaming).

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Transforma fácilmente un archivo CSV en una vista previa de DeepSee: la plataforma de inteligencia de negocios de InterSystems.

Puedes encontrar AnalyzeThis en InterSystems Open Exchange. Utiliza el enlace de descarga para ir a GitHub y comienza a instalar el proyecto. Sigue las instrucciones de la sección Installation del README de GitHub.

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¡Hola desarrolladores!

¿Os habéis encontrado con la necesidad de crear una base de datos, un namespace o una aplicación web de manera programática?
Quiero compartir con vosotros un fragmento de código ObjectScript que permite crear una base de datos, un namespace y una aplicación web para InterSystems IRIS.

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Ya están disponibles las versiones de prueba de InterSystems IRIS Advanced Analytics y de InterSystems IRIS for Health Advanced Analytics. El add-on Advanced Analytics para InterSystems IRIS introduce IntegratedML como una nueva funcionalidad.

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InterSystems Official
David Reche · Ene 30, 2020
Versión de prueba de Health Connect 2020.1

¡Hola a tod@s!

Ya está disponible la versión de prueba 2020.1 de HealthShare Health Connect.

Los kits para la instalación, las imágenes del contenedor y las licencias de evaluación están disponibles en la página de descargas para pruebas del Centro de Soporte Internacional (WRC).

El número de compilación de estas versiones es 2020.1.0.199.0. (Nota: número actualizado de 197 a 199 el 12/2/20)

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Ricardo Paiva · Ene 14, 2020 Lectura de 5 min
Escalabilidad horizontal con InterSystems IRIS

Nuestra plataforma de datos InterSystems IRIS es una plataforma perfecta para todo lo que necesite realizar con sus datos, ya sean transacciones, análisis o ambos. Incluye muchas de las funciones de Caché y Ensemble que nuestros clientes ya conocen, y en este artículo descubriremos un poco más acerca de una de sus nuevas funcionalidades: SQL Sharding.

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Alberto Fuentes · Sep 25, 2019 Lectura de 4 min
Algoritmo de agrupamiento K-medias sobre datos en IRIS

¡Hola a tod@s!

K-Medias es uno de los algoritmos de aprendizaje no supervisado más simples para resolver el problema de agrupamiento. Este problema consiste en formar grupos de objetos con características similares. Por ejemplo, si tenemos una imagen de una pelota roja sobre césped verde, K-Medias separará los pixels de la imagen en dos grupos (clusters): un grupo con los pixels que forman la pelota, y otro grupo con los pixels del césped.

Repasaremos un artículo publicado por Niyaz Khafizov en el que implementaremos un ejemplo donde cargaremos un conjunto de datos en IRIS y ejecutaremos el algoritmo K-Medias utilizando Apache Zeppelin con el conector Spark. Utilizaremos InterSystems IRIS, Apache Zeppelin 0.8.0 y python.

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¡Hola Comunidad!

Echad un vistazo al nuevo webinar disponible en el Canal de YouTube de la Developer Community: herramientas para trabajar con Intersystems IRIS en proyectos de Machine Learning. El webinar ha sido grabado por dos Ingenieros de Ventas de InterSystems: @Sergey Lukyanchikov y @Eduard Lebedyuk.

"Herramientas de Machine Learning (Python, ObjectScript, Interoperability, Analytics) para InterSystems IRIS"

 

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