Rodrigo Cabello
Siempre has escuchado el termino Machine learning y pones caras raras? En esta sesión explicaremos de una manera muy sencilla los principales conceptos. También veremos cómo Azure Machine Learning Studio nos ayudará a crear nuestros experimentos de una manera fácil y sencilla. Además veremos cómo Python nos puede echar una mano a la hora de ejecutar algunos scripts que puedan ser necesarios para pre-procesar nuestros datos.
Introducción a Machine Learning ¿Qué es?
• Principales conceptos:
• Aprendizaje supervisado y no supervisado
• Aprendizaje supervisado
• Clasificación
• Regresión
• Detección de anomalías.
• Algoritmos de aprendizaje automático
• Tipos de algoritmos
• ¿Cómo puedo elegir el algoritmo adecuado?
• Python tools visual studio (¡Soporte para Python en VS!)
• Probar nuestros scripts de python
• Azure Machine Learning Studio
• Obtener los datos
• Preprocesar los datos
• Definir las características
• Elegir y aplicar un algoritmos de aprendizaje
• Probar nuestro experimento y publicarlo
• Ejemplos adicionales de experimentos
Por último, veremos una aplicación desarrollada en Flask que realizará el proceso de cuantización de imágenes haciendo uso de los Web services creados con Azure Machine Learning.