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Entrenamiento de clusterización en Watson Studio

Clase 20 de 25 • Curso de Inteligencia Artificial con IBM Watson

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Contenido del curso

Bases para el curso
  • 1
    Introducción de Watson

    Introducción de Watson

    03:42
  • 2
    Configuración del entorno de trabajo

    Configuración del entorno de trabajo

    04:18
  • 3

    Instalar cURL en Windows

    01:00
  • 4

    Arquitectura REST

    00:59
Aprende el manejo del lenguaje natural con Watson
  • 5
    Uso de Watson Personality Insights via CURL

    Uso de Watson Personality Insights via CURL

    16:11
  • 6
    Uso de Watson Personality Insights via SDK

    Uso de Watson Personality Insights via SDK

    11:36
  • 7
    Watson Natural Language Classifier

    Watson Natural Language Classifier

    12:49
  • 8
    Watson Natural Language Understanding

    Watson Natural Language Understanding

    11:36
  • 9
    Discovery

    Discovery

    15:44
  • 10
    Introducción a Watson Knowledge Studio

    Introducción a Watson Knowledge Studio

    13:02
  • 11
    Entrenamiento de Watson Knowledge Studio

    Entrenamiento de Watson Knowledge Studio

    14:26
  • 12
    Introducción a Watson Assistant

    Introducción a Watson Assistant

    17:42
  • 13
    Implementación de Watson Assistant

    Implementación de Watson Assistant

    13:21
  • 14

    Funciones en Javascript

    00:48
  • 15
    Watson Speech to Text

    Watson Speech to Text

    08:02
  • 16
    Watson Text to Speech

    Watson Text to Speech

    05:45
  • 17
    Watson Voice Agent

    Watson Voice Agent

    15:11
Watson Studio: Ciencia de Datos y Más
  • 18
    Introducción a Machine Learning y Watson Studio

    Introducción a Machine Learning y Watson Studio

    13:46
  • 19
    Entrenamiento de modelo en Watson Studio

    Entrenamiento de modelo en Watson Studio

    14:40
  • 20
    Entrenamiento de clusterización en Watson Studio

    Entrenamiento de clusterización en Watson Studio

    10:43
  • 21
    Reconocimiento Visual

    Reconocimiento Visual

    17:00
Integración
  • 22
    Functions + Cloudant

    Functions + Cloudant

    13:42
  • 23
    Exposición de funciones a través de una API

    Exposición de funciones a través de una API

    07:58
  • 24
    Proyecto final

    Proyecto final

    10:13
  • 25
    Conclusiones

    Conclusiones

    02:52
    Camilo Gomez Osorio

    Camilo Gomez Osorio

    student•
    hace 6 años

    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

      Usuario anónimo

      Usuario anónimo

      user•
      hace 6 años

      gracias

    Carlos Daniel Pimentel Díaz

    Carlos Daniel Pimentel Díaz

    student•
    hace 5 años

    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.

      Gustavo Adolfo Abello Fernandez

      Gustavo Adolfo Abello Fernandez

      student•
      hace 5 años

      Gracias por la aclaración y la herramienta recomendada. saludos

      Jesus David Galarcio Noguera

      Jesus David Galarcio Noguera

      student•
      hace 5 años

      Hola. Lo hice así, sin embargo, la calidad de mi modelo es de 0.751, lo cual es 0.2 - 20% menos que el del ejemplo. ¿Te pasó igual?

    Jimmy Buriticá Londoño

    Jimmy Buriticá Londoño

    student•
    hace 6 años

    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.

    Carlos Andrés Mosquera Arria

    Carlos Andrés Mosquera Arria

    student•
    hace 5 años

    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!

    Jhon Jairo Meneses Prieto

    Jhon Jairo Meneses Prieto

    student•
    hace 5 años

    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

    David Jaramillo Saldarriaga

    David Jaramillo Saldarriaga

    student•
    hace 6 años

    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

    Fabián Camilo Machuca Gélvez

    Fabián Camilo Machuca Gélvez

    student•
    hace 5 años

    Hola Tengo un problema, cuando ejecuto el modelo todos los datos "Categóricos" los convierte en "Sin tipo", lo que hace que el modelo no quede bien. Este es uno de los mensajes que me aparece: "Large set type field 'Screen name' has changed to typeless"

      Jesus David Galarcio Noguera

      Jesus David Galarcio Noguera

      student•
      hace 5 años

      **Creo **que es porque decide no usarlos para crear los modelos. Ahí está el tema de este tipo de herramientas. Brindan grandes facilidades, sin embargo, algunas veces no entendemos que pasa y habría que estudiar a fondo para saber qué tan personalizables pueden ser los modelos creados acá.

      ¡Saludos!

    Guillermo Parejo

    Guillermo Parejo

    student•
    hace 6 años

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

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

    Nicolas Enrique Duque Aguirre

    student•
    hace 5 años

    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.

      Nicoll Idaly Angulo Mejia

      Nicoll Idaly Angulo Mejia

      student•
      hace 5 años

      No sé por qué será, mis entrenamientos no tardar más de 5 minutos.

      Nicolas Enrique Duque Aguirre

      Nicolas Enrique Duque Aguirre

      student•
      hace 5 años

      Con tu 10900k, titan RTX y 400 Mb de internet todo se puede jaaja

    Loren Johanna Vásquez Rivera

    Loren Johanna Vásquez Rivera

    student•
    hace 5 años

    Estoy tratando de guardar el modelo como Individual algorithm as PMML, pero no me sale ninguna opción en Model applier node, por lo que no lo puedo guardar bien. ¿Alguna sugerencia de cómo solucionarlo? Lo intenté guardar como Scoring branch pero al testear no funciona bien.

      Isaac Carrada

      Isaac Carrada

      teacher•
      hace 5 años

      Hola Loren!

      Si no te permitió elegir el modelo como individual algorithm muy probablemente es porque aún no esta entrenado el modelo o porque hay algun problema con la sesión de Watson Machine Learning

      Entonces te recomendaria volverlo a entrenar o asegurarte de que solo tienes un servicio de watson machine learning y es el que estas usando, si es error del oauth 2 con que reinicies tu navegador eliminando el cache sería mas que suficiente

      Dejame saber si te funcionó!

    Javier Humberto Cuadros Picon

    Javier Humberto Cuadros Picon

    student•
    hace 5 años

    Como se podría hacer desde IBM Cloud con los servicios disponibles de ML, seguir entrenando y evaluando mi modelo por ejemplo de Clasificación con algún flujo, evitando que pierda confiabilidad o su porcentaje empiece a disminuir con respecto al inicial a lo largo del tiempo?

      Luis Alejandro Hernández Contreras

      Luis Alejandro Hernández Contreras

      student•
      hace 5 años

      Cuando se expone un WebService del modelo, puedes estar enviando datos y que se reentrene. Ese es el modelo no supervisado

      Javier Humberto Cuadros Picon

      Javier Humberto Cuadros Picon

      student•
      hace 5 años

      Gracias @ahernandezc1 por su respuesta, es decir, el dataset debemos estar alimentandolo con nuevos datos para estar entrenando constantemente nuestro modelo.

    Gabriel Oswaldo Giraldo Martínez

    Gabriel Oswaldo Giraldo Martínez

    student•
    hace 5 años

    ¿Es posible luego de obtener el mejor modelo y entrenarlo exportar el archivo con el árbol decisiones para ingresarlo en un código de scikitlearn que corre localmente para obtener etiquetas basadas en el entrenamiento realizado a través de watson?

      Luis Alejandro Hernández Contreras

      Luis Alejandro Hernández Contreras

      student•
      hace 5 años

      Intenta revisando este enlace:

      https://developer.ibm.com/recipes/tutorials/exportacion-de-modelos-desarrollados-con-r-en-watson-studio/
    Usuario anónimo

    Usuario anónimo

    user•
    hace 6 años

    Puede variar la clusterización ?, porque los datos y la certeza me dieron diferentes

    Jonathan Alexander Ramos Martínez

    Jonathan Alexander Ramos Martínez

    student•
    hace 5 años

    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.

    Usuario anónimo

    Usuario anónimo

    user•
    hace 6 años

    genial

    Daniel Ortiz Montoya

    Daniel Ortiz Montoya

    student•
    hace 6 años

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

    Juan Felipe Arias Trullo

    Juan Felipe Arias Trullo

    student•
    hace 6 años

    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.

      Jhon Jaiver Supelano Rojas

      Jhon Jaiver Supelano Rojas

      student•
      hace 6 años

      Para evitar que el Excel genere el ; en vez de la coma, al generar el .csv pueden ir en Windows a Panel de control Reloj y región, en Región, configuración adicional, cambiar el separador de listas de ; a la coma , y aplicar.

      tambien esta pagina pueden hacer conversion de archivos para poder generarlo en cualquier formato

      https://codebeautify.org/

    Rafael Antonio Chica Pretelt

    Rafael Antonio Chica Pretelt

    student•
    hace 6 años

    Excelente!

    Usuario anónimo

    Usuario anónimo

    user•
    hace 6 años

    Excelente, Gracias

    Usuario anónimo

    Usuario anónimo

    user•
    hace 6 años

    He aprendido MUCHO, muchas gracias

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