Tu propio Servicio de Machine Learning

Dale vida a tu IA

Ya tienes tu modelo, probado, funciona bastante bien y está listo para entrar en la acción. Entonces, ¿cómo lo desplegamos? Si es una solución que quieres ofrecer al público desde la nube, puedes implementar tu propio servicio online y ofrecer soluciones de Machine Learning!

Veamos cómo hacerlo!

Implementar modelos de Machine Learning

Muchas veces el modelo creado por el equipo de Machine Learning, será una «pieza más» de un sistema mayor, como por ejemplo una app, un chatbot, algún sistema de marketing, un sistema de monitoreo de seguridad. Y si bien el modelo puede correr por lo general en Python o R, es probable que interactúe con otro stack distinto de desarrollo. Por ejemplo, una app Android en Java o Kotlin, algún sistema PHP, en la nube ó hasta podría ser aplicaciones de escritorio o CRM . Entonces, nuestro modelo deberá ser capaz de interactuar y «servir» a los pedidos de esas otras herramientas.

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Random Forest, el poder del Ensamble

Si ya leíste el algoritmo de árbol de Decisión con Aprendizaje Automático, tu próximo paso es el de estudiar Random Forest. Comprende qué és y cómo funciona con un ejemplo práctico en Python. Podrás descargar el código de ejemplo en una Jupyter Notebook -como siempre-.

Random Forest es un tipo de Ensamble en Machine Learning en donde combinaremos diversos árboles -ya veremos cómo y con qué características- y la salida de cada uno se contará como «un voto» y la opción más votada será la respuesta del <<Bosque Aleatorio>>.

Random Forest, al igual que el árbol e decisión, es un modelo de aprendizaje supervisado para clasificación (aunque también puede usarse para problemas de regresión).

¿Cómo surge Random Forest?

Uno de los problemas que aparecía con la creación de un árbol de decisión es que si le damos la profundidad suficiente, el árbol tiende a «memorizar» las soluciones en vez de generalizar el aprendizaje. Es decir, a padecer de overfitting. La solución para evitar esto es la de crear muchos árboles y que trabajen en conjunto. Veamos cómo.

Cómo funciona Random Forest?

Random Forest funciona así:

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Clasificación con datos desbalanceados

Contrarrestar problemas con clases desbalanceadas

Estrategias para resolver desequilibrio de datos en Python con la librería imbalanced-learn.

Tabla de contenidos:

  1. ¿Qué son las clases desequilibradas en un dataset?
  2. Métricas y Confusión Matrix
  3. Ejercicio con Python
  4. Estrategias
  5. Modelo sin modificar
  6. Penalización para compensar / Métricas
  7. Resampling y Muestras sintéticas
    1. subsampling
    2. oversamplig
    3. combinación
  8. Balanced Ensemble

Empecemos!

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Pronóstico de Ventas con Redes Neuronales – Parte 2

Mejora del modelo de Series Temporales con Múltiples Variables y Embeddings

Este artículo es la continuación del post anterior «Pronóstico de Series Temporales con Redes Neuronales en Python» en donde vimos cómo a partir de un archivo de entrada con las unidades vendidas por una empresa durante años anteriores, podíamos estimar las ventas de la próxima semana. Continuaremos a partir de ese modelo -por lo que te recomiendo leer antes de continuar- y haremos propuestas para mejorar la predicción.

Breve Repaso de lo que hicimos

En el modelo del capitulo anterior creamos una Red Neuronal MLP (Multilayered Perceptron) feedforward de pocas capas, y el mayor trabajo que hicimos fue en los datos de entrada. Puesto que sólo tenemos un archivo csv con 2 columnas: fecha y unidades vendidas lo que hicimos fue transformar esa entrada en un «problema de aprendizaje supervisado«. Para ello, creamos un «nuevo archivo» de entrada con 7 columnas en donde poníamos la cantidad de unidades vendidas en los 7 días anteriores y de salida la cantidad de unidades vendidas en «la fecha actual». De esa manera alimentamos la red y ésta fue capaz de realizar pronósticos aceptables. Sólo utilizamos la columna de unidades. Pero no utilizamos la columna de fecha. ¿Podría ser la columna de fecha un dato importante? ¿podría mejorar nuestra predicción de ventas?

Mejoras al modelo de Series Temporales

Esto es lo que haremos hoy: propongo 2 nuevos modelos con Redes Neuronales Feedforward para intentar mejorar los pronósticos de ventas:

  • Un primer modelo tomando la fecha como nueva variable de entrada valiosa y que aporta datos.
  • Un segundo modelo también usando la fecha como variable adicional, pero utilizándola con Embeddings… y a ver si mejora el pronóstico.

Por lo tanto explicaremos lo qué son los embeddings utilizados en variables categóricas (se utiliza mucho en problemas de Procesamiento del Lenguaje Natural NLP para modelar).

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