{"id":3099,"date":"2016-04-20T18:57:00","date_gmt":"2016-04-20T21:57:00","guid":{"rendered":"http:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/?p=3099"},"modified":"2018-01-16T15:11:07","modified_gmt":"2018-01-16T18:11:07","slug":"azure-machine-learning-que-es-y-para-que-sirve","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/?p=3099","title":{"rendered":"Azure Machine Learning, que es y para que sirve?"},"content":{"rendered":"<p align=\"justify\">Machine Learning (aprendizaje autom\u00e1tico) es una rama de la inteligencia artificial basada en la elaboraci\u00f3n de modelos predictivos. A partir de estos modelos y de datos existentes, se elabora una predicci\u00f3n sobre comportamientos futuros, resultados y tendencias. Esto permite a\u00f1adir inteligencia a las aplicaciones y dispositivos, mejorando el servicio que ofrecen.<\/p>\n<p align=\"justify\"><a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-us\/services\/machine-learning\/\">Azure Machine Learning<\/a> es una herramienta de an\u00e1lisis predictivo basada en la nube que facilita la creaci\u00f3n y despliegue de soluciones, ofreciendo un servicio para desplegar las soluciones como servicios web listos para ser consumidos. Azure Machine Learning proporciona una manera potente de hacer an\u00e1lisis predictivo. Permite utilizar librer\u00edas con algoritmos, crear modelos en un ordenador con conexi\u00f3n a internet sin necesidad de equipamiento adicional o infraestructura, y desplegar las soluciones de manera r\u00e1pida. Existen tambi\u00e9n ejemplos ya preparados en el Azure Marketplace y Cortana Analytics Gallery.<\/p>\n<p> <iframe loading=\"lazy\" height=\"304\" src=\"https:\/\/channel9.msdn.com\/Blogs\/Windows-Azure\/Getting-Started-with-Azure-ML-Studio\/player\" frameborder=\"0\" width=\"540\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe>  <\/p>\n<p align=\"justify\">Para la creaci\u00f3n de modelos predictivos existe una herramienta colaborativa basada en drag and drop, <a href=\"https:\/\/studio.azureml.net\/?selectAccess=true&amp;o=2\">Microsoft Azure Machine Learning Studio<\/a>.<\/p>\n<p align=\"justify\"><a href=\"http:\/\/www.radians.com.ar\/Articulos\/Images2016\/AzureMachineLearningqueesyparaquesirve_10AB2\/a2.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" title=\"www.radians.com.ar\" style=\"border-top: 0px; border-right: 0px; border-bottom: 0px; border-left: 0px; display: inline\" border=\"0\" alt=\"www.radians.com.ar\" src=\"http:\/\/www.radians.com.ar\/Articulos\/Images2016\/AzureMachineLearningqueesyparaquesirve_10AB2\/a2_thumb.jpg\" width=\"544\" height=\"301\" \/><\/a> <\/p>\n<p align=\"justify\">En el apartado de Studio, el men\u00fa de la izquierda podemos ver una serie de opciones:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<div align=\"justify\">Experimentos: todos los experimentos que han sido creados y guardados como borradores. <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Web Services: servicios web que hayan sido desplegados a partir de los experimentos. <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Notebooks: Jupyter notebooks creados. <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Datasets: datasets subidos al estudio. <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Trained models: modelos que hayan sido entrenados en experimentos y almacenados en el estudio. <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Settings: ajustes para la configuraci\u00f3n de la cuenta y los recursos. <\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p align=\"justify\">El apartado Gallery lleva a Cortana Analytics Gallery donde desarrolladores y especialistas en an\u00e1lisis de datos comparten sus soluciones creadas usando componentes de la Cortana Analytics Suite.<\/p>\n<p align=\"justify\"><a href=\"http:\/\/www.radians.com.ar\/Articulos\/Images2016\/AzureMachineLearningqueesyparaquesirve_10AB2\/a1.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" title=\"www.radians.com.ar\" style=\"border-top: 0px; border-right: 0px; border-bottom: 0px; border-left: 0px; display: inline\" border=\"0\" alt=\"www.radians.com.ar\" src=\"http:\/\/www.radians.com.ar\/Articulos\/Images2016\/AzureMachineLearningqueesyparaquesirve_10AB2\/a1_thumb.jpg\" width=\"544\" height=\"314\" \/><\/a> <\/p>\n<p align=\"justify\">Un experimento consiste en datasets que proporcionan datos para m\u00f3dulos de an\u00e1lisis que se conectan entre ellos para construir un modelo de an\u00e1lisis predictivo. Un experimento tiene las siguientes caracter\u00edsticas:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<div align=\"justify\">Tiene al menos un dataset y un m\u00f3dulo <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Los datasets se conectan \u00fanicamente con m\u00f3dulos <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Los m\u00f3dulos se conectan tanto con datasets como con otros m\u00f3dulos <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Todos los puertos de entrada a los m\u00f3dulos tienen que tener conexi\u00f3n con el flujo de datos <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Todos los par\u00e1metros requeridos para cada m\u00f3dulo han de estar establecidos <\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p align=\"justify\">A continuaci\u00f3n, vamos a ver los principales elementos de un modelo de an\u00e1lisis.<\/p>\n<p align=\"justify\">Un dataset es un conjunto de datos que han sido subidos al estudio para ser usados por los modelos. Hay una serie de datasets cargados por defecto en el estudio para poder hacer pruebas con ellos. Algunos de ellos son:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<div align=\"justify\">Datos de consumo de combustible de autom\u00f3viles <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Datos sobre c\u00e1ncer de mama <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Datos sobre incendios forestales <\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p align=\"justify\">Un m\u00f3dulo es un algoritmo que se puede aplicar sobre los datos. Machine Learning Studio tiene variedad de m\u00f3dulos desde ingesta de datos a entrenamiento, puntuaci\u00f3n y validaci\u00f3n de procesos. Algunos ejemplos de m\u00f3dulos son:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<div align=\"justify\">Conversi\u00f3n a ARFF <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Estad\u00edsticas elementales <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Regresi\u00f3n lineal <\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\">Score Model <\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p align=\"justify\">Una vez creado el experimento ha de ser entrenado con datos. Se puede realizar el experimento con diferentes algoritmos para comparar y evaluar los resultados.<\/p>\n<p align=\"justify\">Cuando ya se ha entrenado el modelo, puede ser usado para predecir nuevos datos. Para poder hacer esto hay <a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-us\/documentation\/articles\/machine-learning-convert-training-experiment-to-scoring-experiment\/\">que convertir el experimento de aprendizaje en experimento predictivo<\/a>. Una vez convertido ya est\u00e1 listo para ser <a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-us\/documentation\/articles\/machine-learning-publish-a-machine-learning-web-service\/\">desplegado como servicio web<\/a>. Los usuarios enviar\u00e1n datos al modelo y el modelo devolver\u00e1 el resultado con la predicci\u00f3n.<\/p>\n<p align=\"justify\">El servicio web puede ser gestionado desde el <a href=\"https:\/\/manage.windowsazure.com\/\">portal de Azure<\/a> en el apartado Machine Learning. Se puede monitorizar el servicio, actualizarlo y borrarlo.<\/p>\n<p align=\"justify\">Para m\u00e1s informaci\u00f3n y ejemplos de c\u00f3mo hacer tu experimento puedes acceder <a href=\"http:\/\/blogs.msdn.com\/b\/esmsdn\/archive\/2015\/07\/05\/crea-tu-sistema-de-aprendizaje-automatizado-con-azure-ml-studio.aspx\">aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n<p align=\"justify\">Espero que sea de interes. Saludos. Roberto Di Lello.<\/p>\n<h4>Mas informaci\u00f3n:<\/h4>\n<ul>\n<li>\n<div align=\"justify\"><a title=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-us\/services\/machine-learning\/\" href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-us\/services\/machine-learning\/\">Azure Machine Learning US<\/a><\/div>\n<\/li>\n<li>\n<div align=\"justify\"><a href=\"https:\/\/blogs.msdn.microsoft.com\/esmsdn\/2015\/11\/17\/azure-machine-learning\/\">Azure Machine Learning<\/a><\/div>\n<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Machine Learning (aprendizaje autom\u00e1tico) es una rama de la inteligencia artificial basada en la elaboraci\u00f3n&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":4291,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[303],"tags":[312],"class_list":["post-3099","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-azure","tag-azure"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/3099","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=3099"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/3099\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3100,"href":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/3099\/revisions\/3100"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/4291"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=3099"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=3099"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.radians.com.ar\/blog\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=3099"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}