Diseñar modelos de Machine Learning con Azure Studio es una de las innovaciones más interesantes que podemos conseguir actualmente. Aprovechar el entorno online de generación de modelos de análisis predictivo que nos presenta Microsoft es muy fácil.
Su interfaz amigable está pensada para entusiastas que desean sumergirse en el mundo del Machine Learning y está al alcance de todos ya que no requiere de conocimientos previos de programación.
A continuación conoceremos algunos aspectos importantes sobre Azure Machine Learning Studio y como utilizarlo para nuestros proyectos.
Azure Machine Learning Studio, una solución en línea
El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras y sistemas informáticos generar conocimiento de forma automática, partiendo del análisis de datos mediante la implementación de algoritmos de diferentes índoles.
Microsoft dentro de su expansión con los servicios web de Azure ha diseñado una herramienta muy completa para desarrollar, probar y trabajar modelos de aprendizaje automatizado de forma práctica. Es un ambiente cómodo y que permitirá trabajar a cualquier persona con conocimientos mínimos de machine learning, sin que posea conocimientos previos de programación informática.
Azure Machine Learning Studio posee un entorno de trabajo visual sumamente intuitivo en el que podrás entrenar tus modelos de aprendizaje y alimentarlo con facilidad gracias a las fuentes de datos y series de funciones de procesamiento que se encuentran disponibles. Esto hace mucho más simple los procesos de prueba sobre los modelos a desarrollar.
Entre sus ventajas más llamativas puede destacarse que no requerimos mayores esfuerzos de generación de código para incluir, editar y ejecutar los conjuntos de datos de nuestros modelos de machine learning. El sistema automatizado de Azure Machine Learning Studio crea copias de seguridad para respaldar el trabajo realizado y los objetivos logrados.
En el ML Studio de Azure tendrás una sección personal en la que podrás consultar todos tus proyectos, experimentos, cuadernos, conjuntos de datos utilizados y modelos entrenados, permitiendo tener un nivel de organización excepcional.
¿Cómo aprender a utilizar las características de Azure Machine Learning Studio?
El Azure Machine Learning Studio además de poseer una gran facilidad de manejo y diseño de modelos de aprendizaje automatizado, cuenta con una sección extremadamente amplia de documentación, videos, tutoriales acerca del funcionamiento de la herramienta. En él la sección de consultas de material tendrás acceso a ejemplos, conjuntos de datos y demostraciones prácticas para que puedas mejorar tus habilidades mientras desarrollas tus proyectos.
Conceptos importantes
Dentro de los modos de trabajo de esta excepcional herramienta desarrollada por Microsoft debemos tener en cuenta dos conceptos básicos para desarrollar nuestros proyectos de machine learning con eficacia. El primer concepto es que aborda el “modulo”.
Un módulo es un algoritmo aplicable sobre los datos para realizar diferentes procesos de validación, puntuación y entrenamiento. Azure cuenta dentro de su configuración una variedad amplia de módulos precargados que se encuentran almacenados dentro del editor. Si deseas personalizar algunos aspectos para que el módulo se ajuste de forma perfecta a nuestro proyecto, solo debemos modificar los parámetros preestablecidos, tarea que es bastante sencilla gracias a la interfaz visual de Azure.
El segundo concepto que debemos comprender a profundidad para desarrollar nuestros proyectos en el Machine Learning Studio es el de conjunto de datos. Estos están conformados por una serie de información pre-cargada en el entorno. Puede ser utilizada para modelado de datos y en la herramienta podrás disfrutar de diferentes conjuntos. Aunque puedes, sin ningún tipo de dificultad, incluir tus propios conjuntos de datos para ampliar el espectro de análisis.
Para que nuestros proyectos de aprendizaje automatizado puedan ser desarrollados de forma efectiva los citados anteriormente conjuntos de datos, deben estar conectados a los módulos cuyos parámetros hayan sido prestablecidos. A su vez, los puertos de entrada de dichos módulos deberán estar en conexión directa con el flujo de datos para que nuestro modelo o proyecto de Machine Learning esté disponible para ser utilizado como un servicio web desde la interfaz de Azure.
Es increíble la facilidad con la que pueden desarrollarse modelos y proyectos en este entorno online. Esperamos que esta información sea de utilidad y empieces a desarrollar desde ya tus proyectos de machine learning en esta interesante plataforma.
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