Así funciona Azure Machine Learning Studio

Sergio Sancho Azcoitia    18 junio, 2019

El análisis predictivo es una práctica que combina el uso de herramientas estadísticas y procesos de data mining, con el objetivo de predecir posibles escenarios basándose en el análisis de datos que permiten aventurar acontecimientos con un cierto grado de probabilidad. 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.

Azure Machine Learning Studio es una herramienta diseñada para desarrollar, probar y trabajar con modelos de análisis predictivo. Además es una herramienta sencilla de utilizar y que no requiere de conocimientos de programación.

Por lo general, a la hora de trabajar con modelos de análisis predictivo se utilizan varias fuentes de datos y una serie de funciones con las que procesar dichos datos para obtener una serie de resultados. Azure Machine Learning Studio ofrece un entorno de trabajo muy visual e intuitivo en el que podrás entrenar tus modelos y experimentar con facilidad.

Una de sus mayores ventajas es que para generar un modelo solo tendremos que arrastrar los conjuntos de datos y los distintos módulos que queramos utilizar. A partir de ahí, podremos editarlo y ejecutarlo para comprobar el resultado. Podrás generar copias de seguridad para no perder tu trabajo en el caso de que el resultado obtenido no sea el esperado, y también podrás probar con distintas iteraciones.

Al acceder a Machine Learning Studio también dispondrás de varios videos y documentación acerca del funcionamiento de la herramienta. En el apartado Studio dispondrás de un menú en el que podrás acceder rápidamente a tus proyectos, a los experimentos (borradores), servicios web, cuadernos, conjuntos de datos, modelos entrenados y configuración

Para 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 módulos 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 de consumo en automóviles, datos sobre diagnósticos médicos, información sobre acontecimientos climáticos…).

Para que el experimento funcione y podamos construir un modelo de análisis predictivo los conjuntos de datos deberán estar conectados a los módulos (cuyos parámetros hayan sido prestablecidos) y los puertos de entrada de dichos módulos deberán tener alguna conexión al flujo de datos. Una vez tu modelo de ML esté listo podrás implementarlo como servicio web directamente desde el programa.

Ahora que ya sabes un poco más acerca del funcionamiento de Azure ML Studio te recomendamos que eches un vistazo a esta serie de posts en las que os enseñamos como podéis crear vuestro primer experimento.

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