1. Google Prediction API
Workshop
Matias Molinas

2. Google Cloud Storage
Es un servicio REST
En la infraestructura de Google
Para almacenar datos ilimitados

3. Google Cloud Storage
Puede guardar objetos de hasta 5T
Se organizan en buckets
El usuario les asigna una key unica

4. Google Cloud Storage
Interoperabilidad: con Amazon S3 y Eucalyptus
Consistencia: uploads atómicos
Control de Acceso: access control list (ACLs)

5. Google Cloud Storage
Herramientas:
Google Storage Manager (un explorador.. )
https://storage.cloud.google.com
gsutil (línea de comandos)
http://code.google.com/p/gsutil/

6. Google Cloud Storage
Como activarlo?
- Crear un proyecto en la consola de APIs de
Google
https://code.google.com/apis/console/
- Activar el servicio en ese proyecto

7. Google Cloud Storage
Es un servicio REST, lo podemos utilizar
desde:
- Las aplicaciones de Google
- Por medio de mensajes XML o JSON
- Desde APIs que encapsulan la mensajería

8. Google Cloud Storage
Casos de éxito:
- Ubisoft, los utiliza para guardar datos de
niveles de juegos de Chrome

9. Google Cloud Storage
Caso de éxito:

10. Google Cloud Storage
Ejemplo:
Octubre: Mes de Sensibilización sobre el
Cáncer de Mama
http://www.who.
int/cancer/events/breast_cancer_month/es/inde
x.html

11. Google Cloud Storage
Ejemplo:
Predicción de cáncer Maligno o Benigno a
partir de imagen digitalizada de un aspirado
con aguja fina (FNA) de una masa en la mama
https://archive.ics.uci.
edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+%
28Diagnostic%29

12. Google Cloud Storage
Ejemplo:

13. Google Cloud Storage
Ejemplo:
breast-cancer-wisconsin-diagnostic.csv
patrones1.csv
test1.csv

14. Google Cloud Storage - Ejemplo

15. Google Cloud Storage
Otras APIs que trabajan con Cloud Storage:
- Google Prediction API
- BigQuery

16. Google Prediction API
Qué es Google Prediction API?
Es un servicio en la nube de "Aprendizaje
automático"

17. Google Prediction API
Para qué sirve?
- Análisis de sentimientos del cliente
- Detección de spam
- Ruteo de mensajes inteligente
- Clasificación de documentos y correos
electrónicos

18. Google Prediction API
Para qué sirve?
- Identificación de consumidores que pueden
dejar de utilizar su servicio o producto
- Recomendaciones
- inducir al cliente a comprar productos más
caros, actualizaciones u otros add-ons

19. Google Prediction API
Para qué sirve?
- Diagnostico médico
- Identificación de actividad sospechosa
- Mucho más ...

20. Google Prediction API
Que es Machine Learning?
El Aprendizaje Automático es una rama de la
Inteligencia Artificial cuyo objetivo es
desarrollar técnicas que permitan a las
computadoras aprender.

21. Google Prediction API
Que nos simplifica Prediction API?
- Selecciona el algoritmo más adecuado en
forma automática
- Escala
- Simplemente consumimos un servicio REST

22. Google Prediction API
Como lo podemos utilizar?
- Tenemos que crear un set de datos
- Tiene que ser representativo!
- Tiene que responder lo que esperamos que
resuelva el servicio!
Es el paso más crítico

23. Google Prediction API
Ejemplo:
"French", "«Eh! votre dépense», v
"Spanish", " Esto es una prueba
"English", "'He took me for his h
"Spanish", "YO, EL REY."
"English", "'Well, perhaps you ha
"Spanish", "Sólo quisiera

24. Google Prediction API
Repositorio con set de datos:
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html

25. Google Prediction API
Los dos aspectos más importantes :
- La formulación correcta de la pregunta que va
a responder el servicio
- La formulación correcta de la pregunta que va
a responder el servicio

26. Google Prediction API
Pero, que es una predicción??
- Dado un item, predecir un valor numérico
- Dado un item, predecir una categoría

27. Google Prediction API
Ejemplo, valores numéricos:
Set de datos:
Temperatura, Dia del año, Ciudad, Clima
Podemos predecir la temperatura (numérico)
(Modelo de regresión)

28. Google Prediction API
Ejemplo, categorías:
Set de datos:
Tipo de Email (Spam/Normal), Motivo
Podemos predecir si es Spam (categoría)
(Modelo de categorización)

29. Google Prediction API
Entrenamiento:
El set de datos de entrenamiento lo debemos
subir a Google Cloud Storage
Formato: Un archivo CSV (datos separados por
coma)

30. Google Prediction API
Entrenamiento:
Archivo: patrones1.csv (todos los datos del
dataset menos uno. Se reserva uno para
evaluar el modelo..)
Contenido:
"M",16.13,20.68,108.1,798.8,0.117,0.2022
"M",19.81,22.15,130,1260,0.09831,0.1027,
"B",13.54,14.36,87.46,566.3,0.09779,0.08

31. Google Prediction API
Entrenamiento:
Archivo: patrones1.csv
Columnas:
1) ID number
2) Diagnosis (M = malignant, B = benign)

32. Google Prediction API
Entrenamiento:
Archivo: patrones1.csv
Columnas:
Valores reales de 10 características de los
núcleos de las células presentes en las
muestras (29 valores por muestra..)

33. Google Prediction API
Entrenamiento:
Archivo: patrones1.csv
Columnas:
a) radius
b) texture
c) perimeter
d) área
e) smoothness

34. Google Prediction API
Entrenamiento:
Archivo: patrones1.csv
Columnas:
f) compactness
g) concavity
h) concave points
i) symmetry
j) fractal dimension

35. Google Prediction API
Entrenamiento:
- Podemos utilizar el API desde una librería
- Podemos utilizarla desde el Google APIs
Explorer

36. Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:
- invocamos el método trainedmodels.insert()
- como parámetro pasamos la ruta a nuestro
archivo en el cloud storage y el id del modelo
que vamos a crear

37. Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:

38. Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:

39. Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:

40. Google Prediction API

41. Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:

42. Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:

43. Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:

44. Google Prediction API
Ejecutar una consulta via Google APIs
Explorer:
- Invocamos el método trainedmodels.predict()
- Parámetros
- el id de nuestro modelo entrenado
- los datos del item del que queremos una
predicción

45. Google Prediction API
Ejecutar una consulta via Google APIs
Explorer:
Evaluamos el estudio médico que dejamos
fuera de la lista de patrones
test1.csv

46. Google Prediction API
Ejecutar una consulta via Google APIs
Explorer:
Valores del estudio médico:
"M",
17.99,10.38,122.8,1001,0.1184,0.2776,0.3001,
0.1471,0.2419,0.07871,1.095,0.9053,8.589,153
.4,0.006399,0.04904,0.05373,0.01587,0.03003,
0.006193,25.38,17.33,184.6,2019,0.1622,0.665
6,0.7119,0.2654,0.4601,0.1189

47. Google Prediction API

48. Google Prediction API

49. Google Prediction API

50. Google Prediction API
Ejemplos de cómo implementar desde una
aplicación:
El código en java o en python:
http://code.google.com/p/try-prediction/
En la Web:
http://try-prediction.appspot.com/

51. Google Prediction API
Casos de Exito, Ford:
- Se utiliza para optimizar el uso de
combustible y energía en automóviles híbridos
- El automóvil aprende de los trayectos que
normalmente realiza el conductor la estrategia
para el ahorro de energía

52. Google Prediction API
Preguntas?
Muchas Gracias!