MACHINE LEARNING
Transforma tus datos en decisiones informadas
con la potencia del aprendizaje automático.
El Machine Learning (aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial que dota a las máquinas de la capacidad de aprender sin ser expresamente programados para ello. Es una habilidad indispensable para hacer sistemas capaces de identificar patrones entre los datos para, posteriormente, poder realizar predicciones sobre estos o realizar tareas específicas de forma autónoma.
Con Machine Learning conseguirás mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en tu organización al permitir el análisis de grandes cantidades de datos. Podrás predecir resultados con precisión, automatizar tareas repetitivas y mejorar la toma de decisiones basadas en datos concretos. Con acceso a datos en tiempo real, el aprendizaje automático puede impulsar el crecimiento de tu organización.
El ciclo de vida típico de un proyecto de ML es el siguiente:
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Los primeros dos pasos, los podemos abordar a través de la herramienta de Azure Synapse y Databrics.
Azure Synapse es un servicio de análisis de datos en la nube de Microsoft con una gran capacidad de procesamiento, almacenamiento y análisis de grandes volúmenes de datos, y también ofrece características de inteligencia artificial y machine learning. Por otro lado, Databricks es una herramienta que se puede utilizar para procesos de ETL a través de la ejecución de Notebooks de Python, aunque se utiliza principalmente para generar y entrenar modelos de machine learning.
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En estos dos siguientes pasos podemos utilizar varias herramientas según el enfoque del proyecto.
Si deseamos crear un modelo de manera manual, sin herramientas low-code ni experiencia code-first, podemos utilizar notebooks de Python o R ejecutados en Databricks utilizando el poder de sus clusters y motor de Spark. Alternativamente, si deseamos aprovechar herramientas y servicios para crear un modelo base mejorado mediante la retroalimentación de datos o modificación del código fuente, podemos usar servicios integrados de ML e IA en la nube, como Azure ML en Microsoft.
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En este caso tenemos también dos opciones:
- Utilizar los servicios integrados de IA y ML en la nube, ya que suelen incluir plataformas de despliegue del end-points (el resultado final de la ejecución del modelo con métricas calculadas) y se puede visualizar como “webs”.
- Utilizar herramientas externas para visualización y análisis de datos, como por ejemplo Power BI de Microsoft.
Amplia experiencia en proyectos de aprendizaje automático.