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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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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