Azure machine learning studio gab17
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Este documento presenta Azure Machine Learning Studio, una plataforma en la nube que permite crear, probar y desplegar modelos de aprendizaje automático de forma sencilla. Explica cómo generar matrices de características a partir de datos, crear modelos predictivos utilizando diferentes algoritmos de aprendizaje automático y aplicarlos a tareas como clasificación de imágenes, texto y datos. También menciona algunos usos comunes de aprendizaje automático como detección de fraude, análisis predictivo y optimización web.
Azure machine learning studio gab17
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- 7. Completamente manejado Conectado Top algoritmos + R + Python + SQL Despliegue en minutos Sin software que instalar, ni hardware que manejar, todo dentro de un único portal. Fácil drag and drop y conexión de interfaces para obtener y modelar data. Acceso a experimentos de prueba, algoritmos state of the art, soporte para R custom y más de 350 paquetes. Equipado para lanzamientos y actualizaciones online y en minutos.
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- 13. Generar una matriz de características (features) Conductor Horas por día Velocidad promedio Hard Braking Rapid Acceleration Hard Cornering Se chocó 001 8 70 V V V V 002 1 40 F V F F 003 9 60 F F V V 004 2 30 F F F F 005 7 40 F V F F 006 4 80 V F F V 007 2 40 F F F ?
- 14. Cliente hip_sbif6M morosidad tramo_mora protestos infracciones laborales multas mon_mul Cartera sector subsector LIQ1 clase 001 0.5672823 0.4269534 1.6931217 0.8402020 1.7077721 1.2436038 0.3884401 1.2761640 0.1850129 1.5406456 2.0082737 0 002 0.6216875 2.7602141 1.5373704 0.5131132 1.8575974 2.3708446 1.3243819 1.9399768 0.5626032 0.2549357 0.2753151 1 003 0.5888311 0.4199910 2.9264068 1.6823316 2.4414609 1.8861757 1.3996631 2.9325000 1.6711798 0.2823117 2.3946801 1 004 2.2798410 0.2684835 0.6756919 1.7404573 2.6155513 2.8626404 1.0131440 0.7260468 2.3610069 0.5600179 0.4005843 0 005 1.8877756 2.1254816 1.3595309 2.5099873 2.6648128 2.9002791 0.5167376 0.8394927 2.2007280 1.9394206 1.2479879 0 006 1.5219901 1.1845440 0.4374453 1.1922716 2.8099840 0.1935912 1.2906992 1.4036733 2.4856363 0.7857016 0.5871188 1 007 0.7868278 0.5264102 0.6135429 1.7913535 1.5186326 1.0518023 2.8170908 2.2589540 2.1241638 1.0629226 0.4342954 ? Generar una matriz de características (features)
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- 18. Archivos de imágenes Tablas de características Etiquetas o clases Modelos predictivos + =
- 23. Tablas de características Etiquetas o clases Modelos predictivos + = Archivos de texto
- 25. • Hoy es sábado • Hoy hoy hoy • Hoy hoy hoy hoy Supongamos que tenemos 3 documentos Así funciona la representación vectorial… Hoy Es sábado Documento 1 1 1 1 Documento 2 3 0 0 Documento 3 4 0 0
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