Entrenamiento de clusterización en Watson Studio

A los que les aparezca al darle Play el siguiente error:
"WDP Connector Error: CDICO9999E: Internal error occurred: IO error: The Excel file is too large."
Lo que hice fue convertir el archivo de .xls a .csv, se carga como data asset y se sigue el mismo procedimiento. Funciona sin problema

A mi también me apareció el error al momento de ver el modelo generado. Pero lo solucioné muy facilmente:
Como yo no utilizo Excel, lo que hice fue ingresar a ésta página: https://convertio.co/es/ y convertí el archivo de .xlsx a .csv y listo! Funcionó de maravilla.

AI Fairness 360 es un kit de herramientas de código abierto extensible puede ayudarlo a examinar, informar y mitigar la discriminación y el sesgo en los modelos de aprendizaje automático a lo largo del ciclo de vida de la aplicación AI. Con más de 70 métricas de equidad y 10 algoritmos de mitigación de sesgos de última generación desarrollados por la comunidad investigadora, está diseñado para traducir la investigación algorítmica del laboratorio en la práctica real de dominios tan amplios como finanzas, gestión de capital humano, salud y educación.

El clustering no me sirvió a pesar de todo por que me lanza warnings diciendo que el dataset es muy grande. Inclusive todos los tipos categoricals los termina pasando a typeless y los modelos no quedan en .950 0 .930 sino mas bien en .75 o .73!

Para el error mencionado anteriormente, en donde se debe pasar de excel a csv el archivo, se puede guardar como csv, y al cargarlo en el Data Asset se da doble clic y allí se parametriza que es delimitado por punto y coma, con este paso se soluciona

Tener sesgo ético representa que no está bien entrenado el modelo. Se deben obtener (en lo posible) más datos para re entrenar el modelo. Es muy importante no caer en discriminación al momento de implementar este tipo de soluciones de AI

3er intento funciono
Entradas
{“fields”:[“Followers”,“Friends”,“Tweets”],“values”:[[25,10,5]]}
Salida

{
  "fields": [
    [
      "$KM-K-Means",
      "$KMD-K-Means"
    ]
  ],
  "values": [
    [
      "1",
      26.659894973536563
    ]
  ]
} ```

Bastante importante el concepto de explicabilidad, recuerdo que Juan Pablo en el curso de ML aplicado con Python hacia bastante notacion a esto.

Despues de convertir con convertio.co el xlxs a csv funciono bien el entrenamiento, ya que con el archivo original me salio el error que otros compañer@s mencionan y al abrirlo y guardarlo como csv desde excel y mirar type las variables no tenian los nombres asociados correctamente y ademas habian mas variables, cuando use la web y carge este dataset todo estaba correcto y se entreno bien.

No se si sea solo mi caso, pero me preocupa el tiempo que tarda el entrenamiento de los servicios y sus despliegues, en al menos 4 ocasiones se ha tardado 2 horas o cerca de ese rango.

IBM Watson es muy práctico, porque evita programar tanto para lograr los mismo resultados. Y porque personas no expertas en programación pueden hacer uso de herramientas de IA.

Pero al eliminar el sesgo porque no es ético, ¿No se pierde información?, muchas veces ciertos grupos sociales tienen comportamientos distintos.

Los que tengan el problema WDP Connector Internal Error, se puede arreglar pasando el archivo a .csv como dicen nuestros compañero. Tener en cuenta que el excel en algunas ocasiones fomatea el csv con ; en lugar de , entonces cuando vayan a dataasset escojan el separador caracter separador correctamente.

Excelente!

Instructor Isaac, realize la actividad y me genera este error al inicializar el Kmeans
WDP Connector Error: CDICO9999E: Internal error occurred: IO error: The Excel file is too large.
lo intente de nuevo 2 veces creando el proyectoy el mismo error

¡Super interesante!

Interesante los temas de AI Fairness 360 y AI Explainability 360

lo deplegue para usarlo en test al parecer si funciona

me aprecio este pequeño error mientra se entrenaba pero aun con esto funciono y pude visualizar los datos.

Active loading indicator
Status: WDP Connector Warning: SCAPI (CDICO9999E: Internal error occurred: SCAPI error: The parser expected the row delimiter () but encountered the field delimiter (,) after the first 11,371,966 bytes in line 68,215 of the file. Verify the number of columns expected in the file (15) and the column definitions are correct. Additionally, verify the row delimiter, field delimiter, quote ("), escape ("), and null value (<empty>), match the input file and are used consistently in the whole file.)…

Tremenda clase! Esto es muy interesante y me incentiva a seguir profundizando , Gracias Iss

sesgo ético, “The Ethical Algorithm”

Considero muy valioso el aporte sobre el tema de ética. Gracias Isaac por los recursos adicionales.