Retail Store en Google Cloud Platform

1

Google Cloud para Retail: Optimizaci贸n y Modernizaci贸n en E-commerce

2

MLOps: Integraci贸n y Operacionalizaci贸n en Ciencia de Datos Retail

3

Arquitectura de Alto Nivel para Aplicaciones en la Nube

4

Desarrollo de Aplicaciones con Firebase y Vue: Configuraci贸n Inicial

5

Firebase: Autenticaci贸n y Seguridad en Aplicaciones Web

6

Instalaci贸n y Configuraci贸n de Google Cloud y Firebase para Apps

7

Medici贸n de Interacciones con Google Tag Manager y Analytics

8

Configuraci贸n de Google Tag Manager y Google Analytics

9

Tageo Avanzado con Google Tag Manager para Customer Lifetime Value

10

Uso estrat茅gico del Customer Lifetime Value (CLV)

11

Integraci贸n de Servicios y APIs en Arquitecturas Modernas

Exposici贸n de servicios con Apigee

12

Integraci贸n de APIs en Tiendas en L铆nea

13

Fundamentos y Creaci贸n de APIs con APIG de Google Cloud

14

Creaci贸n y Gesti贸n de APIs con APIG

15

Creaci贸n de API Proxy con APIG y OpenAPI Specification

16

Creaci贸n y Gesti贸n de API Products y Developer Apps

17

Creaci贸n y gesti贸n de portales para desarrolladores con APIG

18

Configuraci贸n de Portales para Desarrolladores en APIG

19

Buenas pr谩cticas para desarrollar APIs eficaces

Generaci贸n de modelos AI/ML

20

Datos Estructurados en Machine Learning para Marketing

21

Modelos de Forecasting y Customer Lifetime Value con BigQuery

22

Integraci贸n de BigQuery con Jupyter para An谩lisis de Datos

23

Cu谩ndo usar AutoML Tables vs BigQuery ML en Machine Learning

24

Entrenamiento de Modelos de Machine Learning con BigQuery ML

25

Entrenamiento y Evaluaci贸n de Modelos con BigQuery ML y Jupyter

26

Exportaci贸n de Modelos en BigQuery ML: M茅todos y Consideraciones

27

Exportaci贸n de Modelos de Machine Learning a Cloud Storage

Consumo de servicios de AI/ML

28

Despliegue de Modelos Machine Learning en Google Cloud Run

29

Introducci贸n a Kubernetes y su Uso en la Orquestaci贸n de Contenedores

30

Implementaci贸n de Modelos de Machine Learning con BigQuery API

31

Almacenamiento de Predicciones con Google Cloud Storage y BigQuery

32

Implementaci贸n de Modelos ML en BigQuery y Almacenamiento en GCS

33

Despliegue Continuo con Google Cloud: Herramientas y Estrategias

34

Despliegue Continuo en Google Cloud con Cloud Run y Docker

35

Configuraci贸n de Escalamiento en Google Cloud Run

36

Control de Autenticaci贸n y Autorizaci贸n en Google Cloud Run

Google Marketing Platform

37

Google Cloud Platform para Estrategias de Marketing Digital

38

Integraci贸n de Google Analytics con BigQuery para Segmentaci贸n Avanzada

39

An谩lisis de Datos con SQL y Modelos K-Means en Google Analytics

40

Creaci贸n y Evaluaci贸n de Modelos en BigQuery con Datos de Google Analytics

41

Segmentaci贸n de Audiencias en BigQuery y Predicciones de Compra

42

Integraci贸n de Audiencias en Google Marketing Platform

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Entrenamiento y Evaluaci贸n de Modelos con BigQuery ML y Jupyter

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Recursos

驴C贸mo se realiza el entrenamiento de modelos en BigQuery ML?

El entrenamiento de modelos utilizando BigQuery ML es una pr谩ctica avanzada que permite el an谩lisis profundo de datos con el objetivo de mejorar la toma de decisiones empresariales. Este proceso involucra diversas etapas, desde la preparaci贸n del dataset hasta el ajuste fino del modelo. Vamos a sumergirnos en estas fases para entender c贸mo optimizar el entrenamiento de modelos mediante BigQuery ML.

驴C贸mo preparar el dataset antes del entrenamiento?

  • Visualizaci贸n del Dataset: Antes de proceder con el entrenamiento, es crucial visualizar y entender las caracter铆sticas del dataset. BigQuery permite ver par谩metros como la desviaci贸n est谩ndar, percentiles y valores extremos (m谩ximos y m铆nimos), lo cual es vital para el feature engineering.

  • Generaci贸n de Par谩metros Adicionales: Se suelen crear par谩metros adicionales, como timestamps en los nombres de los modelos, para prevenir errores como la sobreescritura de modelos existentes durante el entrenamiento.

驴De qu茅 manera se entrena un modelo de regresi贸n?

  1. Selecci贸n del Modelo: Inicia con la selecci贸n de un modelo de regresi贸n mediante la funci贸n CREATE OR REPLACE MODEL. Este modelo se utiliza para predecir valores como el valor monetario de clientes.

  2. Par谩metros del Modelo: Es esencial definir par谩metros adecuados. Por ejemplo, elegir MAE (Mean Absolute Error) como funci贸n de minimizaci贸n puede ser adecuado seg煤n el contexto del an谩lisis.

  3. Monitoreo del Proceso de Entrenamiento: Durante el entrenamiento, es clave monitorear el progreso usando scripts que interact煤an con la API, dado que este proceso puede durar horas.

驴C贸mo se entrena un modelo neurona en BigQuery ML?

  1. Definici贸n de la Red Neuronal: En BigQuery ML, se puede definir una red neuronal, por ejemplo, usando la sintaxis para un DNN (Deep Neural Network). Esto incluye especificar par谩metros de batch y dropout para controlar la arquitectura de la red.

  2. Ejecuci贸n y Evaluaci贸n de Iteraciones: Se ejecutan m煤ltiples iteraciones (ejemplo, 30 rondas) para ir ajustando los pesos y minimizar la funci贸n de costo, utilizando optimizadores como Adagraf.

  3. Comparaci贸n de Modelos: Comparar los resultados de un modelo de regresi贸n simple con uno basado en red neuronal ayuda a destacar la mejor precisi贸n alcanzada por las redes neuronales.

驴C贸mo se generan predicciones con el modelo entrenado?

Generar predicciones es el paso siguiente despu茅s de entrenar un modelo, y todo se centra en c贸mo los modelos integrados en BigQuery ML pueden predecir valores futuros basados en datos hist贸ricos.

  • Creaci贸n de Tablas de Predicci贸n: Utiliza el modelo entrenado para popular nuevas tablas con predicciones usando ML.PREDICT. Las tablas resultantes contienen las predicciones generadas con los conjuntos de datos hist贸ricos.

  • An谩lisis de Resultados: Es vital analizar las salidas de estas predicciones para verificar la precisi贸n y consistencia de los resultados. Los datos deben ser examinados para verificar su relevancia empresarial.

驴C贸mo se utilizan los resultados en herramientas externas?

Uno de los prop贸sitos finales de predecir es integrar estos modelos en sistemas que impulsen decisiones comerciales.

  • Exportaci贸n de Resultados: Una vez generadas las predicciones, los resultados pueden exportarse en formatos que faciliten su uso en soluciones de marketing o plataformas de publicidad, mejorando el targeting y personalizaci贸n de campa帽as.

  • Ajuste y Evaluaci贸n Iterativa: Debes estar preparado para realizar ajustes continuos en el modelo. Las iteraciones son parte esencial del proceso, mejorando el modelo para obtener respuestas precisas en escenarios reales.

Con esto en mente, cada paso desde la preparaci贸n de los datos hasta la aplicaci贸n de las predicciones es crucial para obtener insights que mejoran las estrategias de negocio y potencian el uso de tecnolog铆a avanzada en decisiones empresariales. 隆Contin煤a aprendiendo y ajustando tus modelos para alcanzar resultados excepcionales!

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