Técnicas de Aprendizaje automático y Azure Machine Learning: Modo Avanzado II


En la anterior entrada Modo Avanzado I se indicaron parámetros por defecto para aplicar en diferentes técnicas de aprendizajes automático. En esta entrada vamos a ver como es posible probar iterativamente diferentes parámetros de cara a obtener la combinación optima de los mismos.

Configurar la técnica de aprendizaje automático

MLTrainerModeLas diferentes técnicas permiten configurar el trainer mode a Parameter Range. Esto permite que en los parámetros de configuración de la técnica podamos entrar un conjunto o rango de valores que se van iterar para probarlos. En el rango de valores, se nos pregunta adicionalmente el numero de valores que probaremos.

Aplicar la técnica

Sweep ParametersEn lugar de usar el módulo Train Model; se usa el módulo Sweep Parameters.

Entradas del módulo de izquierda a derecha:

  • Técnica de aprendizaje.
  • Conjunto de datos de aprendizaje.
  • Conjunto de datos a usar para optimizar: es opcional, sino se informa utilizaría el conjunto de datos de aprendizaje. También podemos usar el conjunto de datos para validar o si tenemos muchos datos crear un conjunto específico.

Salidas del módulo de izquierda a derecha:

  • Resultados de las diferentes iteraciones de parámetros.
  • Modelo que ofrece mejor resultado.

Parametros del módulo

  • Tipo iteración: random sweep (prueba aleatoriamente entre los parámetros suministrados hasta el numero de veces indicado en Maximum number of runs) o entire grid (prueba todas las combinaciones sistemáticamente).
  • Dato a predecir.
  • Hemos decidir cual es la medida de la técnica que vamos utilizar para optimizar. El mejor valor de la medida nos indicará el modelo a retornar ;-).
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