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LUCA Talk: La importancia de la seguridad y aspectos legales en el gobierno de los datos. FORMATO: Charla de 30 minutos + Q&A de 10 minutosCUÁNDO: 3 de marzo, 16:00 h (CET)CÓMO: Inscripción gratuita en eventbrite SOBRE QUÉ: Desde la Comisión Europea se está definiendo y escribiendo...
Ana Zamora #LanzamosLUCA: Pedro Pablo Pérez explica la relación entre el Big Data y la Seguridad Llegamos al último de nuestros vídeos del evento de lanzamiento de LUCA. El broche final lo pone Pedro Pablo Pérez, CEO de ElevenPaths, que nos cuenta la importancia de...
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LUCA Planificando la ubicación de un site de retail con los datos Una de las decisiones de negocio clave para cualquier marca es decidir dónde “establecer su tienda”. Esto implica la necesidad de conocer muy bien a los consumidores y su...
Alicia Martín Domingos El futuro de la telelectura de contadores de agua más allá del COVID19. A estas alturas del año y después de que la tercera ola del COVID19 esté en boca de todos, ya no es ninguna sorpresa decir que la pandemia ha...
Ana Zamora LUCA Tourism en el Festival del Globo en México El Festival Internacional del Globo (FIG) reúne cada año más de 200 globos que recorren el cielo del Parque Metropolitano de León, Guanajuato, en un espectáculo maravilloso. El evento es...
LUCA Próposito de este 2017: Cambiar el Mundo By Javier Carro and Pedro de Alarcón PhD, Data Scientists at LUCA. ¿Ya has hecho tu lista de propósitos para el año nuevo? ¿Qué te parece que esta vez uno de ellos sea cambiar el mundo? Fuimos...
Amaia Perez WEBINAR: Redes más seguras con Machine Learning Las amenazas cibernéticas son un problema constante para las empresas de todo el mundo. Los daños se estiman que superarán el billon de dólares este año. Por este motivo,...
Paloma Recuero de los Santos Video Post #12: Perfiles de datos ¿Cuál es el tuyo? El mundo de los datos y su explotación por medio de técnicas de Machine Learning e Inteligencia Artificial es tan amplio que se hace necesario definir diferentes perfiles o...
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Así funciona Azure Machine Learning StudioSergio 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. Titanic: Tu primer experimento en Azure ML Studio (I) Para mantenerte al día con LUCA visita nuestra página web, suscríbete a LUCA Data Speaks o síguenos en Twitter, LinkedIn y YouTube. Los post de la semana en LUCA: del 10 al 14 de JunioLUCA Talk: Spark vs. Hadoop
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Fran Ramírez Las matemáticas del Machine Learning: Números aleatorios y dónde encontrarlos (II) En el artículo anterior mencionamos la importancia que tienen en nuestro día a día los números aleatorios, utilizados para realizar cualquier tipo de simulación y fundamentales a la hora...
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