Pasos para realizar un experimento de Aprendizaje Automático y Azure Machine Learning


En esta entrada se describen los pasos estándar para realizar un experimento de aprendizaje automático y su equivalencia en Azure Machine Learning.
En la galería de ML publique un experimento muy simple que realiza una predicción del precio de un vehículo en función de sus características.

Pasos para realizar un experimento de Aprendizaje Automático

  • 1.- Determinar el objetivo del experimento. Generalmente se inicia con una pregunta a responder. En nuestro caso, puedo determinar el precio de un vehículo en función de sus características?
  • 2.- Obtener los datos. En Azure Machine Learning, estos pueden ser obtenidos de múltiples fuentes (maquina local, Blob Storage, Sql, Url…) y en diferentes formatos (CSV, Excel, OData…). La datos se obtienen:
    • Mediante el módulo Reader que permite acceder a las múltiples fuentes externas; a excepción de la maquina local.
    • Los Saved Datasets que contienen datos almacenados. Para adjuntar datos de la maquina local debemos crear un Saved Dataset.
      AzureML Cargar Datos
  • 3.- Preparar los datos para su posterior análisis.
    • Validar datos vacíos o nulos en las columnas. En Azure Machine Learning disponemos del módulo Missing Values Scrubber que nos ayuda en esta tarea.
    • Validar la corrección de tipos en los datos de las columnas.
    • Validar la corrección de valores en los datos de las columnas.
    • Validar ciertos formatos de datos (Por ejemplo: fechas, emails…)
    • Aglutinar datos similares (Por ejemplo: Irlanda, República de Irlanda, Eire, Eir… pero no Irlanda del Norte).
    • AzureML Preparar Datos

  • 4.- Determinar los elementos clave a analizar. Es un paso fundamental sobretodo en volúmenes grandes de datos ya que sino realizamos la correcta elección gastaremos tiempo de proceso analizando datos innecesarios y también reduciremos la precisión de la predicción. En Azure Machine Learning disponemos del módulo Filter Based Feature Selection que nos ayuda en esta tarea; también podemos determinar directamente la columnas a analizar mediante el módulo Project Columns.
    AzureML Determinar Elementos Clave
  • 5.- Aplicar la técnica de aprendizaje automático. La técnica de análisis se aplica sobre un subconjunto de los datos obteniendo un modelo (entrenamos nuestro experimento). El módulo Train Model es el que realiza dicha tarea que alimentamos con el subconjunto de datos obtenido mediante el módulo Split.
    AzureML Aplicar Tecnica Analisis
    En otra entrada futura se describirán las técnicas de aprendizaje automático de la información y sus usos ;-).
  • 6.- Evaluar los resultados del Experimento. El modelo generado en el paso anterior se aplica sobre el En Azure Machine Learning disponemos del módulo Evaluate Model que nos ayuda en esta tarea. Una buena técnica es aplicar varias técnicas en el paso anterior y evaluar la que nos ofrece mejores resultados. En el siguiente enlace se muestra un ejemplo.
    AzureML Evaluar Experimento
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4 respuestas a Pasos para realizar un experimento de Aprendizaje Automático y Azure Machine Learning

  1. Pingback: Técnicas de Aprendizaje automático y Azure Machine Learning | Pensando bajo la lluvia

  2. Pingback: Analizando los datos y Azure Machine Learning | Pensando bajo la lluvia

  3. kiquenet dijo:

    Tenemos mucha variedad. Pienso en volumen de datos y se me ocurre BigData, y añadiendo BI, y junto a Machine Learning debe ser muy potente, eso sin que yo tenga idea, imagino.

    Ideal unir esfuerzos

    http://blog.bigml.com/2013/03/06/democratizing-machine-learning-with-c/

    http://numl.net/

    https://rodrigopb.wordpress.com/2015/03/12/pasos-para-realizar-un-experimento-de-aprendizaje-automatico-y-azure-machine-learning/

    http://blog.koalite.com/2015/03/machine-learning-con-princesas-disney/

    Saludos.

  4. Pingback: ¿Qué es Cortana Analytics Suite? | Pensando bajo la lluvia

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