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LIMA
SABADO 22 DE ABRIL DE 2017
REGISTRO
Sponsors
7 sesiones técnicas
3 MVPs
6 MCTs
#GlobalAzure
Sponsors
#GlobalAzure
AGENDA
8:30am a 9:00am RECEPCION Y REGISTRO
9:00am a 9:50am KEYNOTE MVP Juan Rafael & MCT Oscar
Gensollen
9:50am a 10:40am Modelos de negocio con machine
learning en Microsoft Azure
MCT Alan Ferrándiz
10:40am a 11:30am Introduction a Azure Machine
Learning
MVP Nicolas Nakasone
& Raul Sarachaga
11:30am a 11:40am BREAK
11:40am a 12:30pm Monitoreo de desempeño de
Azure SQL Database
MCT Alberto de Rossi
12:30pm a 2:00pm ALMUERZO
2:00pm a 2:50pm SQL Azure DataLake Jorge Muchaypiña
2:50pm a 3:40pm Windows Server & Azure MVP Juan Rafael & MVP Frank
Chambillo
3:40pm a 4:30pm Extender el Directorio Activo con
Azure
MCT Luis Quiroz
4:30pm a 5:00pm CIERRE
Introducción a Azure
Machine Learning
RAÚL SARÁCHAGA DÍAZ
#GlobalAzure
¿Quién soy?
Business Intelligence Consultant
Head of TI
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#GlobalAzure
04 DEMOS AZURE MACHINE LEARNING
Casos prácticos donde hacemos uso del servicio de Azure Machine
Learning para la construcción de modelos predictivos
03 AZURE MACHINE LEARNING
Conociendo todo lo que se necesita para dar nuestros primeros pasos
con este servicio de Microsoft
AGENDA DE HOY.
Conociendo la versatilidad de Azure Machine Learning.
02 MACHINE LEARNING
Introducción sobre que es Machine Learning y para que se utiliza.
01 CIENCIA DE DATOS
Introducción sobre que es Machine Learning y para que se utiliza.
#GlobalAzure
CIENCIA DE
DATOS
Introducción
La Ciencia de datos es un campo interdisciplinario que involucra
métodos científicos, procesos y sistemas para extraer conocimiento
o un mejor entendimiento de datos en sus diferentes formas, ya sea
estructurados o no estructurados, lo cual es una continuación de
algunos campos de análisis de datos como la estadística, la minería
de datos, el aprendizaje automático y la analítica predictiva
#GlobalAzure
¿QUÉ TIENEN EN
COMÚN?
#GlobalAzure
MACHINE LEARNING
#GlobalAzure
MACHINE
LEARNING
Sistemas que se vuelven más inteligentes con la experiencia.
#GlobalAzure
CONSIDERACIONES
SOBRE LOS DATOS
RELEVANTES
CONECTADOS
PRECISOS
SUFICIENTES
#GlobalAzure
Precio entrada
al cine
# equipos de
fútbol
%
contaminación
4.00 4 84.0
3.50 2 1.7
4.00 1 0.2
4.50 3 11.7
Automotores Ton/año %
contaminación
4449 9270.6 84.0
511 187.4 1.7
396 18.4 0.2
164 1286.6 11.7
IRRELEVANTES RELEVANTES
#GlobalAzure
Automotores Ton/año %
contaminación
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CONECTADOSDESCONECTADOS
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PRECISOSNO PRECISOS
#GlobalAzure
INSUFICIENTES SUFICIENTES
#GlobalAzure
Pregunta abierta vs Pregunta
definida
Puede ser contestada con un
número o un nombre
#GlobalAzure
APRENDIZAJE
SUPERVISADO
Es una técnica para deducir una función a partir de datos de
entrenamiento
APRENDIZAJE
SUPERVISADO
Se distingue del Aprendizaje supervisado por el hecho de que no hay
un conocimiento a priori.
#GlobalAzure
• Predicción.
• Se dispone de los valores de
los datos.
• Modelo entrenado para
predecir datos.
Supervisada
• Identificar clúster de datos.
• Encontrar el valor de los
datos.
• Obtener clúster de datos
del modelo.
No Supervisada
#GlobalAzure
Entrenar
Predecir
TRABAJO
ALGORITMOS
#GlobalAzure
Tipos de algoritmo
• Clasificación
• Detección de anomalías
• Regresión
• Clusterización
#GlobalAzure
Preguntas a contestar
• ¿Es A o B?
• ¿Qué está fuera de lo común?
• ¿Cuanto o cuantos?
• ¿Cómo está organizado?
#GlobalAzure
¿Es A o B?
Clasificación
A
B
C D F G
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¿Qué está fuera de lo común?
Detección de anomalías
#GlobalAzure
¿Cuanto o cuantos?
Regresión
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#GlobalAzure
¿Cómo está organizado?
Clusterización
Demostración
Archivo
Plano
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Azure
Data base
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