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¿Cómo empezar a usar Machine Learning en tus proyectos?

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hace 2 años

Curso de Machine Learning para Análisis Predictivo
Curso de Machine Learning para Análisis Predictivo

Curso de Machine Learning para Análisis Predictivo

Cloud ML es la serie de servicios de Machine Learning disponibles en Google Cloud Platform. Recauda datos, entrena un modelo y aprende a predecir comportamientos, todo a partir de los datos que nosotros mismos proveemos a Google. Descubre cómo crear un análisis predictivo acertado usando Machine Learning y aplicarlo en una aplicación frontend desarrollado con Vue JS.

Cada vez es más común que todos los productos y servicios con los que interactuamos día con día tengan un componente de Machine Learning (ML). Al mismo tiempo, conseguir un nivel de experiencia considerable en ML es difícil y toma tiempo. Nosotros como desarrolladores estamos siendo presionados para empezar a usar ML en aplicaciones web, nativas y dispositivos inteligentes, por nombrar algunos.

Si apenas vas empezando o tienes experiencia desarrollando modelos de ML, las nubes modernas proveen diferentes maneras para que puedas utilizar ML, sin importar tu nivel de experiencia, y a veces sin barrera de entrada conceptual.

Por lo general las nubes modernas cuentan con una oferta robusta, que va desde servicios que resuelven tareas genéricas y tienen un nivel de entrada técnico muy bajo, hasta servicios que te permite entrenar y servir modelos hechos a la medida.

Hoy por hoy, la nube de Google cuenta con 4 niveles.

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Nivel 1: ML API’s
El primer nivel son las API’s de ML, que nos permiten solucionar problemas genéricos como traducción, procesamiento de lenguaje natural y procesamiento de imagen. Casos de uso frecuentes son la categorización de librerías de contenido, análisis de sentimiento y detección de contenido explícito.

Nivel 2: ML API’s con tus datos
El segundo nivel es AutoML, que te permite utilizar los mismos modelos pre-entrenados para procesamiento natural de lenguaje, visión computarizada y traducción, pero con la particularidad de que puedes entrenar a los modelos con tus propios datos gracias al aprendizaje supervisado. Esto te permite generar un conocimiento un poco más específico con poca curva de implementación.

Nivel 3: Modelos de regresión
El tercer nivel es BigQueryML. La famosa herramienta para análisis de datos masivos ahora nos permite crear, evaluar y consumir modelos de ML utilizando sentencias SQL. Con BigQueryML puedes crear dos tipos de modelos.

El primero es para regresión lineal y te permite hacer ‘forecasting’. Un buen caso de uso para un modelo de regresión lineal sería tratar de determinar el número de usuarios que van a adquirir una suscripción de Platzi el siguiente mes.

El segundo es para regresión logística binarias y como su nombre lo indica te permite predecir si algo va a suceder o no. Un buen caso de uso para un modelo de regresión logística binaria sería tratar de predecir si un usuario renovará su suscripción de Platzi el año entrante.

Nivel 4: Modelos a la medida
Si ya cuentas con experiencia desarrollando modelos de ML utilizando frameworks populares como TensorFlow o Scikit Learn, Cloud ML Engine te permite entrenar y servir modelos de ML en la nube. Entre los beneficios de usar Cloud ML Engine destacan tiempos de entrenamiento altamente reducidos, administración mínima de la infraestructura necesaria para servir modelos de ML y escalamiento infinito.

Conclusión
Sin importar en qué nivel te encuentras hoy, las nubes modernas como Google Cloud Platform te dan herramientas para que puedas usar ML hoy siguiendo los pilares de la nube:

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Curso de Machine Learning para Análisis Predictivo
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Cloud ML es la serie de servicios de Machine Learning disponibles en Google Cloud Platform. Recauda datos, entrena un modelo y aprende a predecir comportamientos, todo a partir de los datos que nosotros mismos proveemos a Google. Descubre cómo crear un análisis predictivo acertado usando Machine Learning y aplicarlo en una aplicación frontend desarrollado con Vue JS.
Pablo
Pablo
pablovilla83

739Puntos

hace 2 años

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Los datos que subo para entrenar cualquier modelo de ML, ¿Le pertenecen a Google? ¿Qué hay de los costos, son por transacción, conjunto de datos? Saludos.