スクーターの出動手配
市議会は、スクーターが歩道を塞いでいるかどうかという Sam の予測を大いに気に入りました。そこで、歩道上のスクーターを撤去するため、クルーを出動させる通知システムの構築を依頼しました。
作成したデータセットを使えば、リクエストの感情がネガティブな場合に、その事案の座標へクルーを派遣できます。
この演習では、感情分析と画像認識に基づいてクルーを出動させるシステムの実装を Sam と一緒に行います。人と機械をうまく組み合わせ、効果的な市の運用を支援しましょう！
この演習はコースの一部です
Python で始める AWS Boto 入門
演習の手順
'scooter_notifications'の SNS トピック ARN を取得します。- 各行について、感情が
'NEGATIVE'で、かつスクーターの画像がある場合は、送信するメッセージを作成します。 - その通知を SNS トピックに公開します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Get topic ARN for scooter notifications
topic_arn = sns.____(Name='____')['____']
for index, row in scooter_requests.iterrows():
# Check if notification should be sent
if (row['____'] == 'NEGATIVE') & (row['img_scooter'] == ____):
# Construct a message to publish to the scooter team.
message = "Please remove scooter at {}, {}. Description: {}".____(
row['long'], row['lat'], row['public_description'])
# Publish the message to the topic!
sns.____(____ = topic_arn,
____ = message,
____ = "Scooter Alert")