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Conoce más sobre el aprendizaje automático que ofrece Microsoft

Puede ser que seas nuevo en el mundo del aprendizaje automático, o que ya tengas experiencia. No es importante en qué nivel te encuentras. Lo importante es que probablemente hayas hecho clic en este artículo porque estés interesado en este campo. Entonces, lo que queremos es hacer crecer en ti ese interés. En este artículo te hablaremos un poco más sobre Microsoft Azure Machine Learning, cómo usarlo, cuáles son los algoritmos que maneja, las ventajas de esta plataforma, y finalmente, la experiencia del equipo haciendo predicciones con Azure ML. ¡Empecemos!

Empecemos con lo básico

Para apreciar y comprender plenamente el funcionamiento interno de Azure Machine Learning, es necesario comprender algunos conceptos fundamentales de la ciencia y la metodología del análisis predictivo. 

Tener una comprensión firme de las teorías mencionadas te permitirá tomar mejores decisiones sobre los datos, los resultados deseados y cuál debe ser el proceso  y el enfoque correcto para lograr ¡el éxito!

Uno de los temas centrales de Azure Machine Learning es la capacidad de crear rápidamente “experimentos” de aprendizaje automático y evaluar su precisión.

Conoce sobre los tipos de machine learning, haciendo clic aquí.

Pero eso no es todo

Azure ML es una herramienta diseñada para desarrollar, probar y trabajar con modelos de análisis predictivo, y lo mejor es que es un servicio en la nube. Además es una herramienta sencilla de utilizar y que no requiere de conocimientos de programación. Adicionalmente, te ofrece un entorno de trabajo muy visual e intuitivo en el que podrás entrenar tus modelos y experimentar con facilidad.  

Hoy en día los modelos de análisis predictivo suelen ser utilizados por empresas para tomar ventaja frente a sus competidores, anticiparse a las reacciones de los clientes para ofrecerles un mejor servicio y corregir pequeños problemas que puedan generar pérdidas. 

Así que tú, querido empresario, si quieres hacer algunas predicciones sobre las ventas de los productos o servicios que ofrezcas, puedes usar los servicios de Azure Machine Learning Studio para plantear perfectamente tu estrategia de mercado.

Entonces, ¿cómo puedo trabajar con Microsoft Azure Machine Learning?

Para empezar a trabajar con Azure ML Studio es fundamental tener claros dos conceptos.

  • El primero es el concepto de Módulo. Un módulo es un algoritmo que puede aplicarse sobre los datos, con estos, se pueden realizar diferentes procesos de validación puntuación y entrenamiento. Azure cuenta con una gran variedad de módulos precargados, que se pueden encontrar en el menú situado a la izquierda del editor. En algunos casos, deberemos modificar los parámetros del módulo para adaptarlos a nuestro proyecto.
  • El segundo concepto es el de Conjunto de Datos. Los conjuntos de datos están formados por una serie de información que se ha cargado en ML Studio. Para utilizarse en el proceso de modelado, en la herramienta hay disponibles varios conjuntos de datos, pero se pueden ir cargando nuevos a medida que se necesiten (datos sobre ventas, información sobre el clima). En fin, datos que tú quieras predecir.

Luego de tener claro los puntos mencionados, podemos continuar con las distintas opciones que Azure ML ofrece para empezar a trabajar en su plataforma, una de ellas es hacer uso de:

  • El diseñador de Azure ML: se trata de módulos que te permiten implementar modelos de machine learning sin utilizar una sola línea de código, utilizando el método “arrastrar y colocar”.
  • Otra opción es usar el cuaderno de Jupyter notebook: Azure ML te permite utilizar tus propios scripts  de código utilizando los SDK para python y R, también puedes usar los cuadernos de ejemplo que puedes encontrar en la plataforma.

¡Escoge los algoritmos que quieras para predecir!

Azure ML cuenta con muchos algoritmos que se pueden utilizar para hacer la predicción. Cada uno se utiliza según el tipo de datos, y lo que se está buscando. ¡Te invitamos a descubrir cuáles son los 7 más utilizados!

Este tipo de algoritmo predicen la relación entre dos variables, poniendo una línea recta continua a los datos. La línea suele calcularse con la función de costo del error cuadrático. La regresión lineal es uno de los tipos de análisis de regresión más populares.

Este tipo de algoritmo consiste en una línea recta que muestra el “mejor encaje” de todos los puntos de los valores numéricos. También se llama el método de los mínimos cuadrados porque calcula la suma de las distancias al cuadrado entre los puntos que representan los datos y los puntos de la línea que genera el modelo. Así, la mejor estimación será la que minimice estas distancias.

Este tipo de algoritmos por clasificación están basados en el teorema de Bayes y clasifican cada valor como independiente de cualquier otro, lo que permite predecir una clase o categoría en función de un conjunto dado de características, utilizando la probabilidad. A pesar de su simplicidad, el clasificador funciona sorprendentemente bien y se usa a menudo porque supera a los métodos de clasificación más sofisticados.

Sirven para categorizar datos no etiquetados, es decir, datos sin categorías definidas. El algoritmo funciona mediante la búsqueda de grupos dentro de los datos, con el número de grupos representados por la variable K. A continuación, funciona de manera iterativa para asignar cada punto de datos a uno de los K grupos según las características proporcionadas.

Un árbol de decisión es una estructura de árbol similar a un diagrama de flujo que utiliza un método de bifurcación para ilustrar cada resultado posible de una decisión. Cada nodo dentro del árbol representa una prueba en una variable específica, y cada rama es el resultado de esa prueba.

Una red neuronal artificial (RNA) comprende unidades dispuestas en una serie de capas, cada una de las cuales se conecta a las capas anexas. Estas se inspiran en los sistemas biológicos, como el cerebro, y en cómo procesan la información. Por lo tanto, son esencialmente un gran número de elementos de procesamiento interconectados, que trabajan en conjunto para resolver problemas específicos.

Estos algoritmos ejecutan datos a través de varias capas de algoritmos de redes neuronales, las cuales pasan a una representación simplificada de los datos a la siguiente capa. La mayoría funciona bien en conjuntos de datos que tienen hasta unos cientos de características o columnas. Sin embargo, un conjunto de datos no estructurado, como el de una imagen, tiene una cantidad tan grande de características que este proceso se vuelve engorroso. Los algoritmos de aprendizaje profundo aprenden progresivamente más sobre la imagen a medida que pasa por cada capa de red neuronal. Las primeras capas aprenden a detectar características de bajo nivel como los bordes, y las capas posteriores combinan las características de las capas anteriores en una representación holística.

¿Por qué debo utilizar Microsoft Azure Machine Learning?

Son muchos de los beneficios que nos ofrece Azure Microsoft ML. ¡Déjanos convencerte!

  1.  En cualquier hora y lugar podrás tener acceso a los datos que necesites, ya que estos están en la nube.
  2. Esta herramienta que te será de gran utilidad en tu vida profesional, ya que esto te ayudará a tomar algunas estrategias frente a las predicciones que puedes obtener. Recuerda, ¡mientras más información tengas, mejores decisiones tomarás, y qué mejor que conocer cuáles podrían ser tus resultados futuros y tomar acción frente a ellos! ¿Quieres conocer quiénes usan este servicio? ¡Descúbrelo haciendo clic aquí!
  3. Puedes crear de manera rápida modelos predictivos arrastrando, quitando y conectado los módulos que necesites. Además, te permite crear, probar y administrar en pocos pasos tus propios modelos de predicción.
  4. Puedes utilizar la gran biblioteca de algoritmos y módulos que Microsoft Azure tiene para ti.

Nuestra experiencia haciendo predicciones con Azure ML

Como parte de un proyecto de la universidad, tuvimos que realizar predicciones utilizando la data de los estudiantes de la facultad de Ingeniería de Sistemas. 

Al principio, al tener en nuestras manos tal cantidad de información, no supimos por dónde comenzar. Sin embargo, luego de repasar cuidadosamente nuestro laboratorio práctico, pudimos escoger la data que necesitamos para predecir el promedio final de los alumnos que llevaban el curso de Innovación Tecnológica.

Después de ello, el procedimiento fue sumamente fácil. Primero creamos un proceso, luego un clúster de proceso. A continuación, teníamos que crear un conjunto de datos. Los datos recopilados estaban en un libro de Excel, así que lo cargamos a la plataforma. Después, implementamos nuestro modelo. El algoritmo a usar fue el de regresión lineal, ya que el campo que queríamos predecir era numérico.

Finalmente, pudimos ver las métricas, y luego de crear un notebook con una líneas de código, el programa nos daba el resultado de los promedios finales de los alumnos de ese curso de acuerdo a su código de estudiante.

Fue realmente una experiencia muy enriquecedora. ¡Es increíble como los modelos se pueden entrenar en tan poco tiempo!

Por úlltimo…

Con Azure ML ya no tienes que ser un científico o un especialista, para crear experimentos. El servicio de aprendizaje automático que ofrece Microsoft Azure es una herramienta muy valiosa. Como has podido leer, te permite realizar modelos analíticos para tomar mejores decisiones. Asi que, ¿te animas a hacer un experimento?

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Equipo redactor

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