Inteligencia artificial

1. Deep Learning: usa redes neuronales para descubrir, aprender y crecer.
2. Machine learning: utiliza datos existentes para entrenar modelos y pronosticar.

Azure Machine Learning

• PaaS para realizar predicciones conectándose a datos para entrenar y probar modelos.
• Ofrece control completo del diseño y entrenamiento de algoritmos.

Azure Cognitive Services

• Modelos de ML creados que permiten a una aplicación ver, oír, hablar, entender y pensar. No se necesitan conocimientos en ML o DS.
• Categorías:
  • Lengua
  • Voz
  • Visión
  • Decisión

Azure Bot Service

• Azure Bot Service.
• Bot Framework.
• Creación de agentes virtuales que pueden usar otros servicios.

🦄Dato interesante✨

El Deep Learning es lo que usan la mayoría de redes sociales y aplicaciones para recomendarnos publicidad de productos en los que estemos interesados o que estemos buscandoo. Lo hace aprendiendo de las cosas que consumimos o lo que decimos a través de toda la red (no escuchando nuestras palabras a través de micrófonos como muchos creen). A partir de que aceptamos las condicioines de cualquier sitio web, estamos autorizando a que se use la información de nuestras actividades para que una red neuronal aprenda de nosotros… Si, espeluznante.

Hay dos enfoques básicos que funcionan en el razonamiento que busca asemejarse a las personas.

• Deep learning: usa redes neuronales para descubrir, aprender y crecer.
• Machine learning: utiliza datos existentes para entrenar modelos y pronósticar.

AZURE MACHINE LEARNING

Una de las ventajas de la nube es el poder disponer de esas VM con altas capacidades de procesamiento de cómputo para poderlas utilizar en IA.

Este servicio de Azure nos brinda una PaaS para realziar predicciones conectándose a datros para entrenar y probar modelos. Ofrece control completo del diseño y entrenamiento de algoritmos.

AZURE COGNITIVE SERVICES

Modelos de ML creados que permiten a una aplicación ver, oír, hablar, entender y pensar. No se necesitan conocimientos en ML o DS.

Categorías:

• Lenguaje
• Voz
• Visión
• Desición

AZURE BOT SERVICE

• Azure Bot Service.
• Bot Framework.
• Creación de agentes virtuales que pueden usar otros servicios.

• Deph Learning, redes neuronales para aprender y crecer.
• Machine Learning, utiliza datos existentes para entrenar modelos y pronosticar.
• Azure Machine learning, ofrece el control total del diseño y entrenamiento de los algoritmos.
• Azure Cognite services, modelos de ML, que permiten a una app a ver, oir, hablar, entender.
• Azure Bot Services, creación de agentes virtuales para atención de clientes.

Los pasos a seguir para el análisis de imágenes están dentro de un archivo VScode proporcionado por el laboratorio y todo esto se tiene que realizar en el PORTAL DE AZURE de Microsoft donde se crea el recurso de Cognitive Services, es un excelente ejercicio para comenzar a conocer como funciona la inteligencia artificial.

Análisis de imágenes con el Servicio Computer Vision

Me gusto mucho esta práctica, me ayudo a reforzar mis bases de Cognitive Services y Computer Vision 😄

• Azure Machine Learning
• Azure Cognitive Services
• Azure Bot Service

La inteligencia artificial ya puede diferenciar una manzana de un texto 🤡

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Servicios de inteligencia artificial

Enfoques básicos

• Deep Learning:
  • Usa redes neuronales para descubrir, aprender y crecer
• Machine Learning
  • Utiliza datos existentes para entrenar modelos y pronosticar

Azure Machine Learning

• PaaS para realizar predicciones conectándose a datos para entrenar y probar modelos.
• Ofrece control completo del diseño y entrenamiento de algoritmos

Azure Cognitive Services
Azure Cognitive Services

• Modelos de ML creados que permiten a una aplicación ver, oír, hablar, entender y pensar. No se necesitan conocimientos en ML o DS

Categorías

• Lenguaje
• Voz
• Visión
• Decisión

Azure Bot Service
Azure Bot Service

• Azure Bot Service
• Bot Framework
• Creación de agentes virtuales que puedan usar otros servicios

Esta clase me voló la cabeza.

Laboratorio completado… Tuve un error al inicio al momento de crear el servicio cognitive que era sobre el tema de que el rol del usuario no estaba habilitado para los servicios de cognitive, al final era cambiar en el Azure-Portal el dominio actual vs conmutador.

Es necesario seguir los pasos que están en el editor del visual code. El archivo 01 - Image Analysis with Computer Vision.ipynb. Antes de ello es importante ejecutar el programa **GET_FILES ** que se encuentra en el escritorio de la máquina virtual del laboratorio.

A manera resumida el laboratorio consiste en lo siguiente:

1. Crear una cuenta de Azure (Ya se ha visto en el curso). En caso de que ya la tengan omitir este paso.
2. Crear una suscripción, en caso de que no la tengan. (Crear recursos > Suscripción).
3. Crear un recurso de Cognitive Services
4. Ir al recurso creado y en el menu derecho, click sobre Claves y puntos de conexión
5. Ir de nuevo al archivo del visual code. Realizar lo siguiente: YOUR_COG_KEY -> La clave generada.
   Reemplace YOUR_COG_ENDPOINT -> Por el endpoint generado. Ejemplo: https://cognitiveplatzi.cognitiveservices.azure.com/.
   Quedaría algo así:

cog_key = '2021577462hh23ca39f8f1f60f' 
cog_endpoint = 'https://platzi.cognitiveservices.azure.com/'

El resto es ejecutar y observar como funciona el servicio mediante la visión artificial. Algo muy interesante.

Deep Learning: usa redes neuronales
Machine Learning: usa datos existentes para entrenar y pronosticar

Servicios de inteligencia artificial

Enfoques básicos

• Deep learning: usa redes neuronales para descubrir, aprender y crecer.
• Machine learning: utiliza datos existentes para entrenar modelos y pronosticar a través de probabilidades.

Azure Machine Learning

PaaS para realizar predicciones conectándose a datos para entrenar y probar modelos.

Ofrece control completo del diseño y entrenamiento de algoritmos. Esto implica que se tendrán que hacer los algoritmos y modelos de entrenamiento propios.

Azure Cognitive Services

Modelos de ML creados que permiten a una aplicación ver, oír, hablar, entender y pensar. No se necesitan conocimientos en ML o DS.

El servicio te da todo lo necesario para usarlo a través de código, utilizar API’s o incluso formas de hacerlo sin código.

Categorías

• Lenguaje
• Voz
• Visión
• Decisión

Azure Bot Service

Permite crear bots o agentes virtuales.

• Tiene su propio Bot Framework para desarrollar bots a través de código o de las herramientas propias de Azure.
• Creación de agentes virtuales que pueden usar otros servicios.

Bot: Entendido y a poner en práctica

El Lab de Learn me encanto!

Inteligencia artificial

Deep learning: usa redes neuronales para descubrir, aprender y crecer

Machine learning: Utiliza datos existentes para entrenar modelos y pronosticar

Azure Machine Learning

• PaaS para realizar predicciones conectándose a datos para entrenar y probar modelos
• Ofrece control completo del diseño y entrenamiento de algoritmos

Azure cognitive services

• Modelos de ML creados que permiten a una aplicación ver, oír, hablar, entender y pensar.
• No se necesitan conocimientos en ML o DL
• Categorías:
  • Lenguaje
  • Voz
  • Visión
  • Decisión

Azure Bot Service

• Creación de agentes virtuales que pueden usar otros servicios

Solo me tiró error al hacer el analisis de las fotos.

El deep learning: usa redes neuronales para entrenarse y aprender a hacer algo, mientras que el machine learning usa datos existentes para entrenar modelos.

Es mi area favorita ❤️ IA

Con este servicio de Inteligencia Artificial puedes predecir el comportamiento de las ventas, teniendo en cuenta históricos de ventas, de esta forma podrás estar preparado para que no te quedes sin inventarios, entre muchas cosas más.

RESUMEN CLASE 15:
INTELIGENCIA ARTIFICIAL

I.- ENFOQUES BASICOS

• Deep learning: usa redes neuronales para descubrir, aprender y crecer.

• Machine learning: utiliza datos existentes para entrenar modelos y pronosticar.

II.- AZURE MACHINE LEARNING

PaaS para realizar predicciones conectándose a datos para entrenar y probar modelos.

Ofrece control completo del diseño y entrenamiento de algoritmos.

III.- AZURE COGNITIVE SERVICES
Modelos de ML creados que permiten a una aplicación ver, oír, hablar, entender y pensar.

No se necesitan conocimientos en ML o DS.

• CATEGORIAS

  • Lenguaje

  • Voz

  • Visión

  • Decisión

IV.- AZURE BOT SERVICE

• Azure Bot Service.

• Bot Framework.

• Creación de agentes virtuales que pueden usar otros servicios.

Deep learning
Machine Learning

Muy interesante lo de BOTS