Venga, empezamos.
Bueno, Hola a todos perdonar por el, por el pequeño retraso que
ha habido, nada, estábamos un poco. AA fin a sintonizando el
tuning de los parámetros de comunicación. Vale, he bueno la
idea del seminario de hoy, es un poco ver las herramientas que
tenemos en us para el desarrollo, vamos a poner
término a una lista de aplicaciones de Dani Martín en
el sentido un poco ver que
algoritmos. ¿Y qué aplicaciones de vídeo soporta vuelos
separarnos como desarrolladores y constructores de soluciones de
inteligencia artificial basada en algoritmos de Machine
learning? ¿Digamos a qué herramientas para nuestra
disposición para poder trabajar una manera productiva y
efectiva? Vale, preguntamos con Javier Ramírez que es developer
a paquete de Amazon. A ahora le voy a dar paso antes de darle
paso, si queréis lo que quería comentar un poquito
funcionamiento general del seminario van a ser dos frases.
Muy cortitas, la primera fue todo el tema, la interacción, si
veis el panel de preguntas y respuestas a la derecha y la
idea es que podáis hacer en cualquier momento para que
preguntaban, no llega a nosotros como moderadores y la revisamos
y io en este caso pasarela, pregunta a Javier vale ósea
mismo cabe preguntarse por qué, aunque tenemos un guión de
trabajo, deja ver tu trabajo para presentar un poco las
herramientas, también es interesante que nos aportéis,
pregunta su visión acuerdo ahí puede ser una cosa que tenga esa
cuestión, no se trata de preguntas, sino que sea
interesante. ¿Eh traslada Javier? Pues algún tipo de
consulta, pues que ya conocéis vosotros de la parte de Hamás,
vale y otro detallito más y Alejo Javier para no para no
cambiar demasiado la conversación es el tema de la
comunicación a la transmisión, vale tener en cuenta que hay una
diferencia de tiempo entre en lo que estáis viendo, si la
producción real del vídeo creo que recordar que unos 20 o 30
segundos lo digo porque tengas en cuenta eso a la hora, hacer
las preguntas o cualquier interacción que se nos puede ir
un poco más largo. En ese sentido vale, bueno, le voy a
dar paso a Javier para que
empiece. Io, creo que lo mejor lo primero es que se presente,
vale. Eh y entonces, bueno, una a partir de ahí aquí tenemos a
Javier bueno, pues empezamos con la presentación, así que nada
adelante Javier, todo tuyo.
Bueno, pues muchas gracias y soy Javier Ramírez. Mí mi trabajo en
Amazon web Services, relación con desarrolladores básicamente
significa que hablo con personas técnicas para eh, explicar lo
que es posible usando la nube, una cosa muy importante para mí
y sobre todo quiero que quede claro y más en este caso que es
para una formación. Es que yo no trabajo el departamento de
ventas ni tengo ningún tipo de.
Distintivo ningún tipo de interés en que utilice la nube
de Amazon, más allá de que os pueda servir para vuestro
objetivo, si en algún momento os parece que lo que estoy
contando. E es muy vende motos muy de venta, cortarme YY lo
llevas a la par. Técnica. E porque mientras sobre todo que
que sepas lo que se puede hacer para que decidáis, si queréis
utilizarlo o si no queréis utilizar, o sea, no hay, no hay
mayor problema, he hecho muchas veces cuando voy a hablar
eventos hay gente que me dice.
Oye, Javier, viste hoy sacado, no sé qué servicio y quiero
empezar a utilizarlo, según el caso de uso, le digo no, no
quieres usarlo, vale, estás muy bien cómo estás entonces
intereses explicaros cómo puede ayudar ahora que ya sabéis hacer
Machine learning, pues como os puede ayudar AA puesto, o sea un
poco más productivo, un poco más sencillo dicho estar me dijo que
sabéis mucho delen, seguramente igual más que yo, mi
especialización profesional durante los últimos años.
He trabajado muy cerca de la capa de Big Data, proceso de
datos analítica, almacenamiento en general en los últimos años
está también cerca de Machine learning, pero no soy un experto
en mgs decir yo me manejo bastante bien en poniendo
producción, algoritmos que haya hecho otra persona, me manejo
muy bien alimentado lo mismo de datos, manejo bien
monitorizando, manejo bien haciendo otras cosas, pero soy
incapaz de crear un algoritmo nuevo de cero yo la parte de
crear modelos. Pues utilizo 1 que existe o hasta ahí llegó
también un poco por por situar mis limitaciones, entonces
contaré todo lo que todo lo que pueda vale, pero no voy a entrar
en nada de teoría de elearning, porque hay más que yo y por qué
más tenemos solo una hora para esto, entonces lo que dijo Rafa
interesa mucho, es ver cómo dobleces para ayudar en todo el
ciclo, no solamente en la parte pura entrenado, modelo, sin la
parte de captura de datos en la parte de escalarlo, en la parte
de. Poner en producción en la parte de monitorizar y un poco
por ahí es donde voy, hablaré hoy, así que voy a compartir la
pantalla. 3 segundo, porque no es compartido parte entera o una
ventana. Dejar de compartir para estar sobre que comparto lo que.
Vale toda la pantalla lo que ella perfecto. Entonces ahora
mismo estoy viendo mi mi pantalla y bueno, pues ahí
tenéis mi Twitter, que es el canal principal que tengo de
comunicación con la Comunidad de desarrolladores, si tenéis
cualquier pregunta, si tenéis cualquier her, cualquier
sugerencia, cualquier inquietud después de la charla me puedes
contactar directamente en esta cuenta de Twitter y bueno, y es
contestaré. Lo antes que pueda, no al final, pues tengo
bastantes eventos y no sé la persona más rápida del mundo
contestando, pero al final acabó contestando a las cosas.
¿Entonces, por qué? ¿Porque en Amazon podemos hablar un poquito
de Machine learning y por qué es interesante? Bueno, pues yá
sabéis que cada vez más se utiliza para un montón de casos
y para muchos casos que están muy tipificados, como por
ejemplo io que se detección de fraude. OO trabajar con llamadas
en un concentró hacer previsiones de tiempo. Tenemos
modelos de muy alto nivel que no hay que hacer ningún tipo de
programación y para otros casos, pues tenemos herramientas para
que pueda desplegar lo que os interese, tengo aquí un repaso
muy rápido. Al tiempo Amazonas todo hace mucho tiempo haciendo
cosas de Machine learning, pero sinceramente esa parte no me
interesa, no me interesa muchísimo lo que me interesa es
que lo objetivo de ws es acercar el maxilar, Men todo lo que sea
posible a cualquier perfil de desarrollo de software.
Hay gente que hace desarrollado por puro y no tiene idea Maxi
learning, pero quiere aplicar. É un modelo, por ejemplo, de
recomendaciones o un modelo de predicción bueno, pues tenemos
apis de muy alto nivel que esa gente le ayudan. Tenemos gente
que al contrario, lo que tiene, lo que saben es eh muchísimo de
Machine learning y no quieren que le dan ningún modelo hecho,
pero quieren que los ayudemos a, por ejemplo, interactuar con
hardware o escalar y poner en producción. Tenemos otra capa.
Y tenemos una capa bastante grande que entiendo que donde
estáis vosotros vosotras, que es la parte de la gente que se
trabaja con modelos, están pre creados, pero los tunea bastante
vale. Entonces por allí la idea es que vamos a ofrecer servicios
en las 3 partes del entorno y bueno, simplemente estás like a
mí me resulta un poco demasiado de venta, pero es un poco para
ilustrar que efectivamente es una buena plataforma porque a
día de hoy en ws.
Estamos ejecutando Machín Lenin que ningún otro sitio no lo
digo, porque a veces igual pues se se conoce Amazon web Services
por otras características y cuando se habla de Machine
learning tenemos más eh cargas que nadie y lo interesante de
esto es que al tener tantos clientes de una forma, pues
tenemos mucho feedback de cosas que podemos ir mejorando para
hacer la vida un poquito más sencilla. Como digo, la parte de
venta me interesa muy poco, así que os cuento un poquito los
servicios en la capacidad de alto nivel de los que no quiero
dedicarle mucho tiempo. Porque vuestro voto grupo tiene objeto
un poco distinto, son los servicios que se hace
directamente mediante una API sin necesidad de hacer ningún
tipo de personalización y programación, son cosas como por
ejemplo, reconocimiento de visión, esto es una imagen y yo
te digo que hay personas la imagen si algunas personas, una
celebrity, nuestra base de datos y hay gente, pues la expresión
que tienen, dónde están las caras, sí qué objetos hay en la
imagen. ¿Qué colores hay? Si alguna marca hacia y texto
podemos reconocerlo en filtro, que sería proceso de visión,
pero sin ninguna personalización, más allá, si
queréis de subir vuestras propias imágenes, vale, luego
tenemos la parte de voz tanto para reconocimiento de voz como
para eh generación de voz, que si alguno utiliza en casa,
Alexa, pues bueno, son los algoritmos, no lo usamos en
Alexa para reconocer cuando hablas y para hablar.
Eh, tenemos también toda la parte de reconocimiento de
texto, escrito tanto para ese sentimiento como para traducción
como para extraerte estructurado de PDF, por ejemplo, contra
similar. Tenemos toda la parte recomendaciones de prisiones de
tiempo de fraude, en fin, tenemos una capa de alto nivel
en la parte de arriba que lo que tiene como característica es que
no te queda nada de Machine learning, me pasas tus datos
observados, me dices, mira, este es mi papá recomendaciones.
Este es el fichero interacciones de mis usuarios con mis
productos y, a partir de allí, pues me pides una recomendación
y yo te digo las que tienen más probabilidades de funcionar,
entonces, en este caso. Como digo para vosotras me interesa
muy poquito porque hablo estos servicios cuando con
desarrolladores vale no cuando hablo con expertos en Machine
learning, así que la capa alto nivel de la que tengo este de un
montón de slimes, me la salto por completo porque nos aporta
nada para queréis vosotros y me voy a ir a la parte un poquito
más interesante vale a la parte que habla por un lado.
De que Freud soportamos y quedamos a nivel infraestructura
y luego, sobre todo aparte de servicios, donde mi plan es
hacer unas cuantas demos para poner en valor por lo que pasó
con la plataforma también. Os digo, está este juegos que tengo
diapositivas y las demos son orientativas, si me naciste
juntas, si me comentas en el chat, si queréis que hable de
cualquier otra cosa, yo estoy encantadísimo de la vida, de
cerrar mis diapositivas.
Y centrarme lo de Chris sigue nuestra oportunidad para tener
alguien de ws que resuelva dudas si las tenéis. Eo sí o sí tienes
cualquier inquietud o cualquier pregunta encantado de ayudar en
lo que pueda. Dicho esto que frenó, soportamos al nacer
Machine learning, bueno, pues realmente soportamos un montón
de frameworks del mercado tensorflow mcnett pintor para
hacer learning loon que eras escaler. Sparc no aparece aquí
las leyes, ya bajo mod y si no está aquí el modelo, el freno
que utilizas te puedes traer cualquier freno que te has
desarrollado, es decir, utilizas 1 de los estándar.
En el mercado, pues bueno, directamente te lo te lo damos
de forma bastante compatible, si tienes el tuyo propio que vamos
a pedir que hagas un par de adaptaciones para que podamos
integrar, pero podrías tanto entrenar como desarrollar, como
ponen producción cualquier modelo de Machine learning,
aunque no este en los que soportamos, nosotros vale
cualquier frenar perdón, aunque no estén soportamos nosotros
vale también. Os diré después que además de tener los Freud,
tenemos varios modelos.
Que están ya predefinidos y que puede ir directamente y
personalizar descuento un
poquito después. También tenemos si queréis si no queréis
trabajar con la plataforma completa de Machine learning y
quería ser una máquina virtual, también tenemos máquinas
virtuales que tiene una imagen disponible, una pues una imagen
con herramientas. EE, para trabajar bastante con Machine
learning con kit, con el sofocones net, con dash y vienen
preinstaladas, entonces bueno, son máquinas virtuales sin nada
sin nada más, pero en la funcionalidad de poder hacer con
ellas lo que te dé la gana.
Aquí, por ejemplo.
Esta tarde me he creado una
máquina virtual. Esta pantalla, que es un poco horrible, es
directamente vamos a ver, es directamente una conexión
máquina virtual y habrá un momento que hago alguna venta un
poco más grande para ver dónde me estoy enfocando.
Vale, pues aquí tengo una una máquina virtual que sin hacer
nada me viene preinstalada con un montón de librerías, tanto
para trabajar en modo local como si quiero para hacer 30
distribuido y además viene pre configurada para que siquiera
arranca una gu. Siguió el arranque con una FF. E pu. Sí
que arranque como yo quiera vale y yo prestada con diferentes
frentes, en este caso tengo un ejemplo que viene también en la
máquina, cerrarlo con tensorflow, que es para servir
una una aplicación.
Tengo un modelo que es el típico modelo de predicción de razas de
perros, eh, a partir de una imagen y tengo aquí
directamente, pues un.
Un modelo y como veis aquí le digo tensorflow, cierra el
modelo no está haciendo nada que no se pueda hacer hecho, es una
máquina virtual, sin más estoy arrancando, tensorflow el
servidor en modo local y podría hacer aquí directamente, hacer
predicciones, vale de que tengo está maquina, De hecho.
Lo que os voy a enseñar un
momento. Vale un segundo que
tengo aquí. Toque para un momento un proceso a dar
el diseño.
Vale.
Usando esto es porque eran compran unos antes me he
quedado sin red y se han quedado para fantasmas.
Correcto.
Alguno más tengo por ahí que no.
Vale.
Casi casi solo me queda 1 y señaló que estoy haciendo eh,
perdón por esto.
Vale. Y ahora sí, ahora sí me puedo conectar a mí máquina
correcto, pues simplemente aquí os voy a enseñar, aquí
tengo un cuaderno iuppiter que está corriendo la
máquina, pues enseñado.
Parece cuando Peter, que está aquí simplemente este acuerdo
implica que sea este de aquí donde lo tengo.
Problema de conexión me dice, la máquina vale si enseñar que si
le hago la predicción del perro, me dices un perro vale, no
tiene, no tiene mayor historia, en este caso eran parecidos si
tienes una máquina virtual, pues a continuación virtual, de la
misma manera que dejar de cualquier forma, De hecho esto
lo hace en línea de comandos y así ves que funciona la
predicción sin nada más estoy en la ventana, aquí abajo vale y
aquí voy a.
Hacer la predicción del fax y un segundito.
Ejemplos. Vale aquí tengo una imagen de un de un perro y
simplemente hacerlo desde el del cuerno Júpiter que me está dando
un problema. O enseñó desde
aquí. Vale. Y le digo.
Vamos a ver dónde tengo este para decirle que la predicción.
Ops.
Mira, entra que no es estoy en un momento.
Con vosotros.
Es el directo, ella sé que es un poco anticlimático,
pero lo que sé es que la parte más baja
DWC es trabajar con máquina virtual que como veis, no
es muy conveniente porque no tengo comunicación que ha pasado
ahora. Pues tengo algún tipo de problema si la máquina se me cae
que no es normal, pero si tiene que ver con la máquina, con el
hardware, cosa tampoco es la mejor, la mejor opción vale.
Entonces déjame un segundo.
Que se enseñe.
Vale lo que quiero comentar de esta máquina virtual y pasó a
la parte más interesante.
Si me das un segundo monitor es que me tiene aquí.
Ah, estoy casi en ello.
Vale
em. Bueno, este, este primer ejemplo es un poco
fallido, luego os enseño de verdad funcionando el tema, pero
no quiere más tiempo ahí porque están problema en otro monitor,
es un tema de conexión puramente, así que no quiero
perder más tiempo con esto, vale perdón por eso. Os enseñaré
después de todas formas, si se recupera lo que eso allí ahora
mismo no me interesa tener más tiempo en la pantalla que no
tiene mayor sentido, vale entonces la parte de bajo nivel
me viene bien para ilustrar que tenga una máquina virtual al
final cuando tú gestionas la conexión con su gestión.
¿Qué está haciendo el software cuando gestionas todo? Te pasan
cosas como ésta vale y no es igual, pues la mejor
experiencia. EA la hora de trabajar que se puede hacer
mejor se puede utilizar los servicios gestionados, qué es lo
que tenemos en ws. Lo llevamos 6 maker que te permite que toda
parte de entrenamiento, proceso de datos y puesta en producción,
si alguna forma gestionada para que tú no tengas que conectarte
a ninguna máquina, hizo trabajar a nivel de cuaderno de Júpiter
sin tener que estar bajo nivel.
En ninguna, en ningún servidor y que no tengas que sea un
problema, porque tengo ahora mismo de una conexión absurda,
pues no tocarlo, yo sin automáticamente se resuelva,
vale y para eso ofrecemos bloqueamos la parte 6 maker que
no servicio de Machine learning gestionado 6 meses va a ayudar a
hacer el diferentes cosas, por supuesto te van a ayudar para
que tú puedas entrenar y desarrollar tu código, pero
también ayuda por la producción, te ayuda a tener entrenamiento
de modelos. ¿Ya tener eh?
Funciona, le estaban FAS como monitorización o incluso me
automático, vale, te voy a hacer depuración que yo tengo un par
de demos pasando interesantes, creo para hoy y te permite
básicamente cubrir el ciclo completo de vida de lo que sería
Machine learning. Vale, me saltas la publicidad, vale y
entonces lo que vengo a decir es Machine learning, tú tienes que
por un lado súper importante, preparar tus datos, si tienes
datos que nobelio están limpios, da igual modelo que tengas que
sea buenísimo. Nunca en la vida esto va a funcionar bien una vez
tengo separados, tengo que construir mi modelo, vale
desarrollarlo nuevamente en payson, podría hacer otros
lenguajes de soportamos framework en n reportados en
Java soportamos, tengo en fe con lo que tú quieras, puede
desarrollar, tapar los datos, construirlo, entrenar tu modelo
una vez entrenado por supuesto refinarlo, validar cómo
funciona. Ver si sigue
funcionando bien. Por la producción y ver que el modelo
no pierde calidad, cada 1 de estos pasos tradicionalmente se
hace de forma separada con lo
que. Acaba siendo bastante complejo al final poner toda la
parte, todo el proceso en un país vale porque al final cuando
tú estás trabajando Machine learning te interesa tener una
visión completa de todo lo que afecta al modelo, todos los
sentimientos que hiciste todos los cuadernos interactivos de
Júpiter, la puesta en producción, el refinado, las
diferentes, está subido. Entonces eh, hasta hace no mucho
en ws ese proceso, igual iterativo, igual, desconectado
por sus partes.
Qué es en cualquier otra plataforma, pero lo que hicimos
hace unos meses fue desarrollar lo que hemos llamado el estudio
de 6 maker Studio Machine learning que te permite poner
todos los pasos para hacer Machine learning en un solo
sitio. Vale entonces el estudio te permite tanto crear cuadros
Júpiter cómo hacer proceso de datos, cómo hacer entrenamiento,
como poner en producción con monitorizar cómo comprar unos
modelos con otros.
Desde un solo sitio de hacerlo de forma un poquito más
sencilla, vale es la pinta que tiene que lo enseñaré ahora la
pinta que tiene cuando lo ves directamente en tu, en tu
browser, tu código, por un lado tus experimentos, tu gráfica
sentimiento, lo que lo que tú quieras vale, pero sobre todo me
interesa con dos partes más o menos interesantes, una que me
resulta curiosa, bueno, pues para momento para cosas
sencillas se puede utilizar lo que llamamos el autopiloto y con
esto empezaría. Así algo interesante y que funcione
porque sino creo que voy a perder por aburrimiento, mira.
El otro piloto que consiste consiste en que si yo quiero que
directamente 6 maker, la plataforma sin learning, me
cree. ¿Me cree un modelo a partir de solamente mis datos
observados, vale mis ficheros de entrenamiento? Bueno, pues otro
para hacer justamente eso, en este caso hemos tomado unos
datos de abandono de clientes, el el San vale cuando un cliente
va a dejar utilizar tu aplicación y en este caso no
hacemos con veblen, en este caso simplemente es con un
clasificado muy sencillo con ella y binario, pero bueno, le
tenemos aquí un caso en que decimos, mira, tenemos unos
datos. De clientes que bajamos dio un juegos datos público,
seguramente utilizado por qué este juegos público de chancho
utilizan muchos ratones y en cosa así que el jueves aquí
ficticio de una operadora de comunicaciones que tiene el
estado del usuario, es tal que vive el número de usuario, el
número de teléfono, si tiene llamadas internacionales o no,
cuántos mensajes mandas cada día, cuántas llamadas hace por
las noches y al final tenemos una columna que la quiero
predecir. Este cliente abandona el servicio o abandona corto
plazo vale entonces este Asset que ellos muy es muy pequeñito,
es muy sencillo lo que vamos a hacer es en vez de nosotros
hacer entrenamiento usando auto piloto le vamos a decir a 6
maker, oye, mira, toma este fichero SUBIA. ¿Partir de aquí
elígeme tú cuál es el mejor modelo? Evalúa diferentes
parámetros y ponen producción directamente una versión de esto
corriendo, entonces, en este caso es un cuerno Júpiter sin
más. En este caso.
Para que no gane y Peter, por cierto, me he venido aquí a un a
nuestra herramienta hasta la consola de Amazon, que es un
poquito aburrida, vale, pero bueno, va a ser interesante, me
voy al tuto 6 maker que nos interesa y me quedo aquí unos
not vale un cuaderno colocar un cuaderno me pide qué tipo de
maquina utilizar la máquina más grande máscara va a hacer y
algunas máquinas, las que tiene una P, son máquinas que tienen.
GP, uses bueno, tú eliges qué tipo de maquina quieres
utilizar. Más té pu menos GP. Aw lo que tú quieras y, a partir de
ahí, te crea un cuaderno, una máquina con cuernos, Júpiter que
te conectas para lo que tú quieras, vale. ¿Entonces me he
creado una anteriormente, por qué crear 1? Le cuesta cómo 5
minutillos y le he dicho, venga, estos son mis datos, vale y aquí
tengo el juegos de datos y le digo que la columna predecir la
columna de Chan. Estos datos los tengo en local, le quiero decir
que lo suba a la nube, porque cuando trabajando con predicción
el sistema gestionado lograste esta noticia, la nube en Amazon
tenemos un servicio que se llama S 3, que no es ni más ni menos
que un servicio almacenamiento de ficheros. Entonces le subido
mis datos aquí a una carpeta que tengo en la nube.
Y le he dicho, mira, pues aquí tiene los datos para este, para
este ejercicio vale, déjame ver donde se llama vale.
Aquí.
Aquí tiene los datos 6 maker.
Vale pues aquí está carpeta estudio, los datos vale para
hacer este este otro piloto. Entonces directamente le he
dicho, venga, va. Tienes aquí los datos y una vez los tienes,
le digo, mira, esta es la configuración para que
funciones, este es el path de la carpeta la url, donde están los
ficheros, ese es el atributo.
Quiero predecir. Y quiero que me dejes la salida del
entrenamiento en esta carpeta ya
está. Vale. Y aquí le digo con
esta configuración. Una llamada de paisano puede hacer
prácticamente, pero aquí está haciendo en Python, le digo,
mira, créame un trabajo de auto entrenamiento con estos
parámetros y este hecho antes de que empezara la clase, esto
empezado a las 6 vale y más o menos para aquí pone las 4 y
pico porque está en horario en mente, pero ésta ha sido
empezado y le he dicho que quiera como mucho 20 pruebas
distintas, es decir, va a probar
diferentes algoritmos. Y con diferente confesión de
parámetros y esto ha lanzado en la nube del entrenamiento y lo
que ha sido lo siguiente, primero ha tomado mis datos de
entrada y se ha puesto analizarlos. ¿Por qué? Porque
mis datos de entrada no están limpios. Mis datos de entrada
tienen aquí variables numéricas que no es tan variable, perdón
detexto que no están pasada números, tiene había que hacer
una fótico dil, tiene variables, están correlacionadas, tiene
diferentes leyes, vale entonces este tipo de cosas.
Esos que limpiar primero has analizado automáticamente sin
hacer nada una vez analizadas para ver qué tipo de modelo
quería utilizar, se ha puesto a hacer featuring, es decir, hasta
un rato directamente aplicando automáticamente conversión a los
parámetros de entrada una vez estaba contento, has puesto a
hacer pruebas de los modelos y cuando había hecho 20 a dicho
venga y 820 aquí paro y aquí le he dicho bueno, de las 20 que
hay, dime los resultados y me ha dicho, mira, pues éstas son.
Todas las pruebas me deja ver qué parámetro usado como entrada
y me deja ver cuál ha sido el valor de salida, al final vale
lo que tengo, es un algoritmo que va a ser el que mejor
funciona de todos los que ha habido en esta en esta prueba
como esta, aquí sé que nos está viendo muy claro, lo puedo ver
gráficamente. Os he dicho. Nivel estudio en el estudio puedo ver
esta información de manera un poquito más limpia, vale aquí
está enseñando directamente en el cuaderno Júpiter.
Y ejecutado, pero si ahora el estudio.
Me deja ver esto mismo.
La plataforma tiene está haciendo ordenador para un
poquito lento, así que espero que estoy viendo bien, pero mi
browser está. Un poquito más lento, normal.
Vale aquí
está.
Llévele usando para el streaming, pero bueno, vale aquí
tengo el estudio.
Ya aquí tengo.
Mi auto piloto le puedes ir descríbeme este trabajo y me
dice, mira el trabajo, este auto
piloto vale. Me dice que está trabajando con esta carpeta.
¿Está eh ha detectado un problema lo más grande a Estados
Unidos? La clasificación binaria yo no se lo he dicho, yo he
hecho, esta es la variable de salida, podría haber pescado que
un problema de su lineal o que era un problema de clasificación
multivariable, en este caso multi categoría, perdón, este
caso en la clasificación binaria le he dicho que haga 20 veces
como mucho y me ha dicho, mira de todos los candidatos, el que
mejor me ha funcionado me estaba dando 195 por 100.
Y este es el identificador del trabajo. Vale si voy aquí.
A las pruebas me deja ver todos los que ha hecho y me deja ver,
algunos han ido bastante mal, por lo que veo otra vez bastante
bien y aquí dice que es el mejor, puedo pinchar en cada 1
de ellos y ver qué parámetros salida, entrada. ¿Puedo ver, eh?
¿Puedo ver los parámetros de entrada que ha tenido, puedo ver
directamente eh? Qué valores me ha dado y puedo ver, incluso
artefacto significa. ¿Os he dicho antes que estaba haciendo
esto, eh? Directamente estaba haciendo en un cuaderno en 1
book para la parte de.
¿Así ingeniería de datos? Bueno, pues la parte de ingeniería de
datos, el cuaderno de salida, ingeniera datos también
directamente vale, me da acceso, es decir, lo enseño aquí.
El cuaderno que usado que yo no he puesto nada para eh, analizar
los datos, paralizar qué valores tengo y el cuaderno utilizado
para hacer featuring generen.
Estos dos me da el código por siguió una vez a pasar el el, el
modo automático, me interesa modificar los esto, lo hice
aquí, es un cuaderno de Júpiter que más genera automáticamente
con el país la transformación de datos y con cada una de las
pruebas para que yo sí quiero pueda ejecutar esto y lo pueda
tunear a mano el auto modelo no es tanto para reemplazar la
figura de un eh de un ingeniero ingeniero Machine learning, si
no es una herramienta para hacer una primera pasada.
Y tener una una línea base y, a partir de allí, tú puedes decir,
mira, esto es lo que genera automáticamente ya me siento, yo
miro resultados, lo tuneo, lo cambio y hago lo que quieras,
vale adiós y.
Hola, Javi. Sí, una pregunta, bueno, realmente no, no aparece
ahí, pero yo aprovecho para hacer un poco más interactivo el
sí, el seminario, los modelos que que genera auto ml, nos
incluso incluyen los típicos de clasificación y regresión, pero
no recuerdo que incluyera, no es una pregunta o curiosidad redes
neuronales, no justo te iba a decir anexo, además me tienen
que estar siempre, en este caso la verdad. Os iba a decir que a
día de hoy.
Eh auto el auto piloto vale el otro piloto, es bastante nuevo,
el Hola jamás lo lanzamos, lo anunciamos en diciembre y nos ha
hecho público para yo en diciembre, todo eso en la Alpha,
pero realmente no saber todo el mundo hasta hace dos meses y en
la región de Europa, por ejemplo, no está disponible
hasta el mes pasado. Entonces es bastante nuevo y, a día de hoy,
como como Israel, solamente soporta modelos, son los modelos
regresión lineal. Clasificación binaria que multivariable y
además solo soporta entradas en formatos detexto que se ve Jason
vale, esperamos poder cubrir más casos en el futuro, pero a día
de hoy solamente soporta estos casos, vale en cualquier caso.
Sí que algunas cosas de que me interesaba que veis aquí era,
por ejemplo, la parte de ver cómo el estudio se puede, lo que
tú creas en un cuaderno se pone el estudio, por ejemplo eh, aquí
tengo unos cuantos desplegados.
Y algunos sí que son modelos que son directamente con ella y
Bush, pero por ejemplo, tengo aquí un modelo que es un que
desplegado hace 37 minutos, que es un modelo que esta función de
control flow y tú aquí los consiguientes secuelas que los
utilizan ya redes neuronales. Vale entonces desde desde el
interfaz del estudio, tú puedes ver todos tus experimentos,
todos tus modelos, independientemente de que sean
triple nene o no, ahora para autopiloto solamente funcionas.
¿Con la parte driblar, bien vale, entonces la primera parte
de la demora en mente, que eres un poquito, eh? ¿Cuál es la?
¿Cómo? Cómo estás con 6 maker, tú creas un cuaderno a partir de
tracción interactivo y cuando
quieres le dices. Hazme esto en la nube y eso que haces un
trabajo en la nube que tú lo con él para hacer lo que te dé la
gana. Vale bueno, entonces like para seguir avanzando con alguna
cosita interesante, el otro piloto. O enseñado ya bastante
sencillo, no tiene mucho más una parte interesante cuando estás
trabajando con datos y si está trabajando con aprendizaje
supervisado. Una parte súper complicada puede ser tener un
data set cuando estás aprendiendo con estas estudiando
y cuando estás haciendo japonés se pasa muy bien porque trabajas
con una sequía, está hecho, pero cuando estás en el mundo real y
quiere trabajar tú con un modelo te toca a ti hacer, es
etiquetado alguna manera, como como pones etiquetas a tus
modelos, esto cómo se puede ser una cosa muy complicada, por
ejemplo, hasta que hasta que la Universidad de Stanford no no
tuvo el modelo es net para bien clasificado para hacer
clasificación, imágenes, el estado del arte.
De la visión artificial no estaba muy allá, pues porque al
final no había tantos modelos que tuviera una cantidad grande.
¿Datos etiquetados, vale eso puede ser difícil? No, entonces,
cuando etiquetar tus datos, a veces el volumen puede ser
bastante costoso para hacerlo a
mano, igual. La mejor opción no es usar el tiempo, es un genio
de Mac sin leer ni que, como sabéis, afortunadamente para
vosotros estudiando esto somos un recurso más bien caro, vale
YY restringido, igual mejor tiempo, no esperarte 3 meses
clasificando imágenes de perros y gatos o clasificando anomalías
clasificando lo que te de la gana. Entonces una cosa que
hemos que lanzamos es el gran Cruz, que básicamente es un
modelo en el que tú puedes subir tus datos sin etiquetar.
AA ws. Y me sus instrucciones en las que me dices, quiero que
esta imagen etiquetas, por ejemplo, los objetos que
aparecen. O quiero que me etiquetes si este tipo de este
otro vale tanto para imágenes como para textos, y tú me subes
tus datos de entrada y tus instrucciones. A partir de ahí
te dejamos hacer una de 3 cosas, tú puedes elegir qué obvia gente
tuve una empresa o bien partners de ws que está especializado en
esto, o bien incluso terceras
partes. Gente del público que se apunta a cambio de que le dé que
pagas un dinero 5 dólares. ¿Por qué no se contamine imágenes esa
gente? Siguiendo tus direcciones va a etiquetar esos juegos de
datos con la ventaja que más está gestionado, de manera que
si tú tienes una base que tiene un millón de imágenes y me pones
a 10 personas para clasificarlo, lo va a dividir en trozos, les
voy mandando recordatorios en plan oye que te falta todavía
hacer esto, si no si no está el
tiempo. Determinado TA mandar alertas, en fin, esa gestión
hace automáticamente vale para que para que todo funcione y
además lo que hace es al principio el sistema no tienen
una etiqueta, pero conforme los humanos va etiquetando el
sistema intenta aprender de forma que cuando ya tienen
número etiquetas determinado, un número de objetos con etiquetas,
lo que cada vez que un objeto nuevo intenta automáticamente
etiquetarlo si cree que tiene confianza suficiente como para
que sea válida ya directamente tu auto etiqueta.
De manera que pasado un tiempo, el ritmo de etiquetado se hace
bastante más rápido porque el sistema ya aprendido de tu lo
que tus colaboradores humanos están haciendo, así que esta
parte D 6 m UD, que en algunos casos ya está en un proyecto de
Machine, el G data sets y eso es costoso. EY las que aún Cruz te
ayuda bastante para esa parte.
Otra parte que te toca hacer cuando está trabajando con
Machine learning es tener un buen proceso previo de datos,
limpiar los datos e asegurarte de que de que no tiene datos
inválidos, convertir con encoder y hacer backup de valores. EA
aumentar algunas features, pues con con información
complementaria que tú tengas, por ejemplo, juntar si tienes el
día de la semana.
¿Y tienes la hora? Pues hacer una variable nueva que sea día y
hora combinado. Yo qué sé, no al final puedes tener un montón de
procesos en caso de fraude, por ejemplo, pues igual a partir de
una IP quieres generar el proveedor de servicios, el país
del que viene cosas del estilo, entonces hacer todo eso se puede
hacer sin ningún problema, pero nuevamente está desconectado de
lo que sería que tu cuaderno Júpiter, no entiendo principal
profesión es una.
Es una librería que lo que te permite es básicamente integrar
el procesado de datos junto con el entrenamiento, es decir, lo
que me pediste profesión es utilizando tantos Park ml como
un par de preguntas y algún otro frente más en pezón para
análisis de datos o utilizando tu propio script que tú quieras,
te permite desde un cuaderno Júpiter poder hacer ese proceso.
Hacer limpieza en la nube y después enlazar bastante con
entrenamiento, de manera que en un solo país line en un solo
cuaderno tienes el entrenamiento, la limpieza de
datos y lo tiene de forma modular, es entrenamiento que
haces, lo puedes reutilizar para otro cuaderno distinto para
cualquier otro proceso, el que tengo que hacer la misma
limpieza de datos vale, en este caso también. Como otras cosas
llevan un ratito de ejecutarse en la nube, los agotado
previamente. Durante esta tarde me he puesto hoy como a las 3:30
4 me puedes lanzar cuadernos de
Júpiter. Y hacer cosas para hacerlo, todo todo a punto y
aquí lo primero que he hecho ha sido directamente bajarme de
nuevo los datos de prueba ahí visto, supongo a la casa del el
balón, que son unos unos animalitos y básicamente es para
clasificarlos, vale y entonces lo que he hecho aquí así
decirle, mira que tengo un cuerno de Júpiter directamente,
le he dicho, mira, voy a trabajar con un la versión de
proceso de datos que me dais integrada con Spark ml.
Vale. Aquí directamente le dicho usando la plataforma de Amazon,
he estado todos estos cuadernos, están los ejemplos que cuando tú
creas un cuaderno vacío de Júpiter, os enseño, aquí tienes
una parte de ejemplos en la que
tienes. Pues unos cuantos.
Eh casi 100. Ejemplo distintos para diferentes casos de uso, De
hecho, más de 100 ahora mismo vale diferentes casos de uso,
vale y prácticamente lo enseño. Hoy vienen directamente a ellos,
además de la documentación. O damos ya hecha para que lo
podáis probar, entonces esto lo que hace es, me despliega un
contenedor, digamos un kubernetes, un cubierto por un
parecido para que pueda ejecutar directamente allí mi proceso de
datos me lo despliega sin hacer nada más y, a partir de aquí, yo
me creo. Mi Spark ml, me quiero mi proceso como lo haría en
forma local, le digo, mira, para este proceso, yo quiero que este
campo este es el tipo de registro, ahora quiero
convertir. É un campo, le quiero pasar agua joden con vale el
otro, le quiero hacer un bueno, quiero hacer, dividir esto entre
test, por supuesto y validaciones vale, y aquí le
digo qué características quiero ir a aplicar en este caso.
Aquí estoy diciendo que estoy aquí, me Agustín índex y estoy
aquí abajo, encoder en función de los parámetros que tengo
directamente, le digo nada fácil que quiero hacer y le pido que
me la haga en la nube.
Esto lo que va a hacer es ejecutar la transformación, da
igual que fichero sea muy pequeñito, en este caso muy
pequeño. O que fichero tenga 3000 ficheros y ocupen 3
terabytes. La hacia la nube escala lo que tú quieras, te
decimos, mira lo que tengo y al final termina y me dice bueno,
pues te convertido los ficheros lo que hay y directamente con
esa salida ya puedo iniciar el entrenamiento que en este caso
de nuevo es una clasificación sin más, pero el problema de que
la profesora de datos.
Este desconectado de tus cuadernos y que además tengas
que lo pueda utilizar de forma sencilla, vale con la
funcionalidad que tenemos de procesión, te permite hacer la
función de datos de una forma un poquito más amable y como digo,
puede usar diferentes frameworks y puedes traer el tuyo propio
para hacer esa parte de procesado. Vale los notebooks,
no tiene más, eso es lo que está enseñando, tienes notebooks que
se pueden compartir, vale y una cosa interesante es que en 6
maker. Tenemos un montón de algoritmos, algunos como veis,
son Edith learning que te permiten resolver diferentes
problemas sin tener que hacer sin tarde complicar mucho la
vida, es decir, sin problemas de knn o pararle mín, si tienes un
problema, por ejemplo. Elipa ERE para hacer predicciones
temporales o si estás trabajando o sigues trabajar en un modelo
de sí, pues sí, pues o si quieres trabajar con diferentes
algoritmos, vale. Tenemos ya directamente los algoritmos
predefinidos para que o, por ejemplo, planificación de
imágenes vale detección de objetos. Tenemos algoritmos
predefinidos para que tú no tengas que implementar nada más
que darme los parámetros de entrada, cada algoritmo al final
tiene su configuración de entrada y súper parámetros y
todo lo que tienes que hacer si quieres trabajar con algún
algoritmo de los que ya soportamos, es directamente
decirme. Mira puestos.
Quiero trabajar contigo mismo estos parámetros de entrada o
de salida panacea, la gente con ella y bus os voy a
enseñar alguno o.
I Love. O habría aquí los ejemplos directamente.
Obvio
detección. De hecho, déjame un
segundo porque igual tengo aquí abierto 1.
A ver dónde tengo, sí tengo 1, ya que os pueda enseñar
interesante.
A. Vale esto, no sé qué quería.
Tomate cuando chupita 60 no buscar, parece que tengo
interesante, mira este aquí tengo 1 que más voy a enseñar,
una parte que también está bastante, bastante chula,
entonces directamente aquí hace una dirección de objetos, me he
bajado unos datos de nuevo datos públicos, detección de objetos,
en este caso es eh la tarde Pascal que directamente tienen
las categorías de objetos sin mucho más mejor este Asset.
Y para hacer entrenamiento.
Todo lo que tengo que decir es donde está el contenedor.
Estoy entrando, buscar aquí.
Ups, perdón.
Vale. Sí, estoy buscando parámetro, no tengo perdón, vale
aquí lo tengo aquí, le digo, está buscando esta parte, aquí
lo que le digo es de los que tiene disponibles. Quiero
utilizar, lo vio detección, como digo si voy a.
A la parte de a la documentación que
algoritmos hay disponibles en 6 maker
tenemos unos cuantos.
Vale, pues aquí tenéis unos cuantos. Tenemos plays int,
spear, factorización, clasificación, imágenes y Prince
hay. Tenemos Nm para el Topix. Tenemos la tenemos o vector.
Tenemos sobre detección y en este caso el que estoy
utilizando su detección y aquí la documentación me dice cuál es
la base en la que funciona si es compatible con algún algoritmo
piensos, la mayoría son compatibles con ofensor, vale y
te dice con cual es.
Por si quieres a tener algo portable y podértelo llevar
otras 6 maker te dice qué parámetros le puede pasar y
configurar te dice cómo puedes hacer tuneado el modelo si
quieres y te dice cómo puedes pedirles predicciones del
modelo, entonces, si los que quedamos ya te sirven todo lo
que tienes que hacer tú, es decir, me vale utilizar el
modelo de detección y aquí simplemente me dices, mira,
ejecutalo, me dicen que máquina virtual en este caso tengo 1,1
gu. ¿Me dices, eh, cómo vas a estar haciendo entrenamiento en
los patios de salida? Me dices también los parámetros, si
quieres qué valores me quieres pasar, sino sólo por defecto y
al final me hace el entrenamiento y lo puedo poner
en producción sin ningún problema, vale entonces si mi
problema es de algún tipo de estos, yo puedo directa tus
algoritmos sin tener que traerme yo el código de ningún sitio ya
funcionan. Qué algoritmo que te damos no te sirve, puedes traer
el tuyo, te enseña, también aumentó como los quiero enseñar
este ejemplo que específicamente Rafa me pide, pues contará, es
que la novia pueda ayudar a veces hacer cosas de forma muy
eficiente, ya no solamente porque puedes trabajar con
muchas máquinas, crear y para una máquina, por ejemplo una gu,
pues en este caso la he creado, he trabajado con ella durante el
tiempo que dura entrenamiento y luego la he parado, no he tenido
que gastar dinero, encontrarla GP u solo pago por los segundos.
Qué utilizando la máquina, pero una cosa interesante es que si
tienes la nube de forma un poco inteligente, puedes conseguir
bastante descuentos. Nosotros en la nube tenemos una
funcionalidad, liamos spot. ¿Qué significa spot significa lo
siguiente, cómo puedes imaginar en W centros de datos? ¿Tenemos
muchísima capacidad, muchas máquinas que la mayor parte del
tiempo no están haciendo nada por qué? Porque las tenemos
disponibles en caso de que un usuario las necesite.
¿Esa capacidad que tenemos ekstra para poder atender la
demanda que nos llegue, sea lo grande que sea, a nosotros nos
cuesta dinero tenerlo ahí muerto de risa? Bueno, pues lo que
hacemos es, lo ofrecemos, lo que vamos modo Sport que significa
eh, quedamos esas máquinas a un precio bastante reducido.
Para cosas interactivas, tener una maquina formato spot no te
interesa mucho porque las máquinas en modo Sport dos
características, una puede que haya ninguna disponible en ese
momento y tengas que esperar hasta que tengamos una
disponible y dos la puedo parar cuando yo quiera sea Amazon
puede decidir que para tu máquina y queda solo dos minutos
de preaviso y la para si estaba haciendo algo en el servidor,
pues sea para otras que la mitad vale, con lo cual para
interactivas no está muy bien, pero para tareas como, por
ejemplo, hacer eh.
Formación de un modelo viene bastante bien si puedes haciendo
check Point y las que 6 maker está integrado con spot, de
manera que si una máquina que estás entrenando este tipo spot
y se para antes de que se pare, no aseguramos de guardar todos
tus check points para que cuando luego re arranque, empieza el
punto donde se quedó parada automática. Automáticamente
gestionamos todo esto. La espera del tiempo que se quede parada.
Que nos quede parada como lo hacemos, bueno, pues tan fácil
como esto, aquí le metí una configuración que le he dicho
mira, quiero utilizar máquinas, es pot y quiero esperar con
mucho una hora, si me toca esperar más de una hora ya no lo
quiero, tú le pones aquí imagen que tú quieras ya lo hace
entrenamiento le pasó un parámetro que he dicho mira,
entrégamelo con una maquina de estas spot, cosas son más
baratas. En la salida este trabajo, entrenamiento aparte de
todo lo que saca siempre de los epoxi, tal me dice aquí la parte
interesante me dice, mira esto, la costa oeste, GP entrenar 300
segundos porque el data sheet es muy pequeño, vale, me ha costado
300 segundos. Sin embargo, yo te voy a cobrar por 94 segundos, es
decir, me estoy ahorrando un 70% vale del precio que me estaría
costando en realidad da igual, solo me lo que me lo que me
lleva vale 60% lo que voy a decir es dado el precio, la
máquina es pot y el tiempo que lleva entrenando cuanto me he
ahorrado con respecto a si aparecía bajo demanda, cómo
entrenar, un modelo no es algo que normalmente te vaya la vida
en ello. Te da igual cual estás en un vuelo que te lo haga ahora
que te haga dentro de 3 horas activando el modo Sport puedes
conseguir tener una máquina mucho mejor, en este caso una
máquina con GP us vale por el precio más barato que una
máquina estándar que al final modo Sport es bastante
interesante y como veis activarlo es tan fácil como
pasar un parámetro que le dice, oye que si quiero modo spot y
oye que si mi paciencia dura una hora o 10 horas o 30 horas las
que tú quieras. Si en ese tiempo no has podido dar una máquina
cancela por lo general si queremos ser capaces de una
máquina en modo spot, en en poco tiempo, pero si bien yo he hecho
esto lanzado antes y a los 3 minutos, estaba entrenando, o
sea que cuál apoyo había capacidad sin ningún problema,
pero bueno, un poco para que veáis que la nube te da opciones
bastante interesantes para poder hacer cosas que podrían ser más
complicadas de otra, de otra manera, otra cosa que la nube es
que tú puedes.
Además de los modelos que te damos nosotros disponibles.
Puedes encontrar otros modelos, el Marketplace. Tenemos un
Market Machine learning.
En el que terceras partes ponen modelos allí, algunos son
gratis, la mayoría son de pago, vale entonces el Marketplace, tú
puedes ir, oye, es que este modelo Amazon no me lo da vez,
sería imagínate. Noche el jefe te paraje PT dos para para
análisis para generación de lenguaje GP 3 que lanzó la
semana pasada el paper bueno, pues igual no Melo Melo,
directamente Amazon vale, pero lo que puedo hacer es buscarme.
Si hay algún partner y aquí tengo un montón, en este caso
pinchado para panes, revisión, vale y aquí tengo un montón que
me dice, mira, pues tenemos 1, por ejemplo, para cociente de
matrículas. O tenemos 1 para generación de frases. O tenemos
1 para clasificación del res net y aquí en cada modelo me dice
las condiciones de uso y el precio, porque estos modelos
tiene un coste extra, vale por lo general lo interesante de
esto es que si vosotros os es un algoritmo interesante, por
ejemplo, entre. Re consciente de matrículas vale, pues, que es
algo muy interesante, lo podéis ofrecer como vendedores, es
decir, podéis poner vuestro modelo para que cualquiera en
Amazon con un click sea capaz de usar los cuadernos y cuando
utilicen. Os paga tanto por uso vale, es decir, que puede ser la
opción de comprar modelos como de vender modelos directamente
en la nube. Nosotros por supuesto, nos quedaremos con un
porcentaje, no sé cuál es de la operación, pero a cambio tienes
puesto la opción.
¿Está en el Marketplace, en el que puedes tanto en nuestro
caso, quizá vender como en un momento dado, comprar modelos
para cosas que os puedan interesar, vale así que al
final, como bastantes opciones para hacer cosas, eh, realmente
interesantes, qué más se puede hacer? ¿Porque me interesa ver
cuando un poquito más más chulas? Bueno, pues déjame pasar
un poco de esto que solamente es lo mínimo, vale bueno, el primer
tú nos puedes imaginar.
Es para meterte un simplemente, yo le puedo decir, mira dentro
de los parámetros, quiero que me hagas 30 pruebas distintas,
igual que las autom el Perú, el colmo de lo tuyo, le dices,
mira, para este modelo, quiero que me hagas 30 pruebas con
estos rangos de parámetros y directamente lo que va a hacer
es ejecutar las comprarlo y decirte, mira, esta es la salida
que te ha dado, vale con los diferentes parámetros, allí es
bastante estándar, otras en otras partes, los experimentos
no entras a contarnos porque es una cosa un poquito.
No tan visual, pero la parte de Google resulta súper interesante
en redes, sobre todo el titular. Me es muy complicado saber lo
que está pasando dentro de la red muchas veces y sin embargo
súper interesante y esto viene para dos cosas, para la
aplicabilidad del modelo y para la depuración pura del modelo,
porque igual yo qué sé, igual tienes un modelo con muchas
capas y está haciendo el típico problema de que el gradiente te
está disminuyendo, esta parte se está difuminando, igual tienes
un modelo en el que tienes una.
¿Explosión de parámetros y al final se te a petar y ver lo que
está pasando dentro de tu modelo, realmente muy
complicado? Bueno, pues 6 maker te permite justamente trabajar
con toda esa parte de una forma bastante cómoda, déjame un
momentito, me quedo contigo, Rafa te escucha porque cuando sí
sí tengo una pregunta que te quería dejar terminar porque
verdad que se me ha pasado estaba, estoy a la vez también
con la parte de Twitter. Entonces hay un poco la la olla,
perdóname Francisco Javier díez que me ha preguntado, entonces
me preguntaba. ¿Es un ejemplo quizás muy específica porque
ahora sé, conozco y profesor también de la de la escuela, si
no me equivoco, vale sin red, pregunta si podrías poner algún
ejemplo del 6 maker que tú la parte de etiquetado vale que si
tienes alguna cosa de segmentación de imágenes,
solamente el hecho de etiquetar las imágenes, sino que incluso
se pueda directamente etiquetación, puede incluir el
uso de algoritmos para la
segmentación? Sí. Vale directamente los que soportamos
nativos vale tiene solamente como conceptos, eso no tienes el
experto que no tiene nada más vale y luego tiene selección de
objetos como algoritmo soportados directamente, vale
fuera de la caja sin hacer, sin hacer nada más lo que sí que
puedes, lo que sí que te echábamos en una sola imagen
detectan varias, no es lo que te interesa o no.
O sí, o sea, si está para imágenes dentro de de una sola
varios objetos, perdón. Sí que te lo dice, no sé si va por la
pregunta, no era pregunta.
Bueno, pero si quieres esperarte por cómo vamos con retraso en la
misión, pues hasta que por la gente se de cuenta de la
contestación va a tardar un poquito si quieres lo retomamos,
al final vale y luego se porque por un lado tienes lo que tuve
que hacer esto y si quieres lo que es segmentación semántica de
los pixeles de la imagen, entonces tienes Star Wars
globales, el semánticamente, acción que sí, si te permite
hacer justamente eso vale cada carácter Píxel de una imagen,
pero etiqueta de forma individual, si te hace falta
vale que es una cosa eso.
¿Qué coño está haciendo sobre todo eh? ¿Aplicación estanco el
entorno? Pues si te vienes y te viene bien, pues está
recibiendo, así que te lo permite, entonces simplemente es
detección de varios objetos, lo puede hacer con lo que detección
si es segmentación semántica para la parte de imagen que vaya
Clasificada separada, la puedo hacer con esto y efectivamente
tenemos algunos ejemplos que puedo utilizar para hacer
segmentación directamente en los cuadernos que viene.
De 6 maker vale o sea que existen directamente, aquí te
abro 1 lo puede ver en Ibiza si quieres, por ejemplo, está en
Getafe, se gustan en audio, les espero estar en KitKat y aquí
tienes un ejemplo de terminación semántica, vale que te permite
hacer justamente eso, no poder ver diferentes partes de una
diferencia, objetos en una imagen yquecada.de la imagen
está etiquetado con la clase a la que le corresponde.
Vale. O sea, que existir, existe y lo tenemos como modelo
predefinido. Fenomenal yo también y la pregunta iba un
poquito por el tema de complementar esas dos cosas, no
pueden mandar esas imágenes, también las instrucciones que
comentabas. Antes me imagino que también eh, digamos incluir la
utilización de su algoritmo de segmentación para mejorar la
etiquetación semántica de desde los datos de imágenes, porque
sabe que la parte y un truck, pues tú puedes aplicar varias
etiquetas a un elemento, pero hasta donde sé se aplican a
elemento entero a AA en, sin embargo, en la parte
reconocimiento no es eso, es
incorrecto. En la parte del conocimiento, el juegos con
interfaz De hecho me acordaba de esto cuando tú haces me voy a
enseñar un momento interfaz, no tengo para verlo diferente.
Potencia en documentación cuando en tú le pones que hacer un
rectángulo, la imagen vale lo pinchas directamente si hace un
extraes a partir más que tú pintas y le pones una etiqueta,
esa parte de la imagen vale, ya no acordaba de esto, pero si lo
puede hacer así mira gran Cruz a
ws. Tú hacíamos entre
interfaces, documentación. Porque justamente eso que me
comentas efectivamente que permite, eh, pintar un una parte
se extrae el objeto y te permite aplicar al objeto la parte que
tú quieras, deja ver si está
aquí. El vídeo y os lo puedo enseñar un segundo.
Mira este este vídeo este vídeo creo que es no sé qué tal será
en. Por ti me iba a ver si voy un poquito por delante y os
enseño, la parte está que me interesa, mira aquí lo tienes,
es o sea un momentito, lo voy avanzando, vale, pero en la
parte está a ver si puedo.
No me deja ver, estoy entrando
ver aquí. No tengo un preview para ver
donde está, estamos viendo, estamos viendo el INE
aparte lo que me interesa es que aparte
justo um, aparte que me interesa aquí, sofy.
Es que no sé para qué lo tienes,
esa imagen. Eso, Diego es la interfaz que son huevos.
Hay que buscar y español lluis pasada a nosotros backs.
No me
robaran. Pero ya no existe.
Hanson wilson's hagan de sus whats escapar una novela.
Puedes, voy a quitar el sonido esto entonces supuestamente
etiquetas, diferentes partes y con cada parte, tú puedes
directamente y ahora puedes poner diferentes eh diferentes
etiquetas a diferentes partes de la imagen vale y otros
directamente lo soporta y una vez tienes el juegos de datos,
podrías utilizar el algoritmo que enseña de semánticamente
visión ya para entrenar.
Con tus datos etiquetados que supo que por ahí iba a pregunta
completa, no como por un lado, como lo como etiquetas, Por otro
lado, como lo sé, cómo haces eso no, cómo haces la parte de.
De eso de entrenamiento, después quería ver si estaba
interfaz para enseñarlo, porque aquí el documentación.
Diría que estaba en algún sitio.
¿Vale pues, efectivamente, no al final puedes hacer incluso eh
trabajos para 3 D vale que lo que tenéis aquí, en el que el
interfaz propia interfaz es una herramienta completa, te permite
incluso etiquetado de puntos en 3 D cómo estás bien? Aquí estoy
viendo aquí en este, en una fiesta íntegra. UD es el
interfaz real ballet de la herramienta, o sea que te
permite hacer cosas bastante bastante interesantes y con
aumentado tu simplemente le
pinchas y. Vale aquí no se ve en el ejemplo, pero aumentado si le
pinchas directamente te intenta agua claves, le marcas
directamente los puntos y que intenta reconocer toda la parte
que podría hacer un solo objeto. Vale, ya viste como aquí no.
Ya que había puedes afinar a mano, pero la primera el trabajo
de los chavos, digamos, lo puede hacer de forma automática, vale
con lo cual entrenamiento se puede hacer bastante bastante
rápido, hay un ejemplo de gran Cruz súper interesante.
Qué haces tú mismo y que parece bastante FIB ante ws.
Lo que enseñar.
¿Bell ville iguales, pero ejemplo bastante chulo porque se
ve esto mismo trabajando directamente, no, aquí no está
trabajando directamente con unos eh con coches en una carretera y
se ve directamente cómo vas etiquetando? Vale igual lo
tengo, no sé exactamente cómo cómo va etiquetando los coches,
pues de forma muy parecida que has visto ahora no pinchas los
otros objetos y te permite de forma muy sencilla, puede hacer
esto interactivo. Vale, no es buena pregunta, espero que
espero que sí, pero bueno, es un poco, la idea, es la herramienta
funciona, funciona bastante ayuda bastante para que tú
puedas, te quita rápido y piedras poco tiempo.
¿Ya deja ver bueno, yo creo que sea una cosita más detalle
que no nos pregunte por el chat, vale por la primera
parte preguntas y respuestas? Vale perfecto, voy a lo que
estaba, que era a ver quién me perdido, está así el tema de
Del de paguen, mira, pues el tema del debate en EA.
Vale, voy hacer una una primera solo para que dice que de qué va
esto de la movilización y depurar la primera lago de nuevo
en el bus, pero se puede hacer igual que otro modelo y las 7 le
hago en un ver que su modelo ya sabes, para el proceso del
lenguaje natural. ¿Entonces qué hace el depurador? Le puedo te
permite inspeccionar todos los tensores que están pasando.
Encualquier.de tu aplicación en cualquier capa, es decir.
En cualquier momento puedes ver todos los datos que han pasado
un sitio a otro y lo puedes ver mientras tan Fernando a
posteriori, porque la información se almacena en S 3
automáticamente, de forma que puede evaluar lo que pasó en el
entrenamiento, puede hacer en tiempo real y puede definir
reglas súper interesante le puede decir oye monitorízame de
la información de depuración y si ves que el aumento este
parámetro está pasando a un nivel determinado, interrumpe el
proceso era una excepción.
Interrúmpelo y ahí termina allá, por ejemplo, monitorízame en un
raguer la variable del gradiente de forma continua y si el
gradiente de una vez para otra vemos que no está mejorando más
de no sé qué porcentaje para el proceso porque ya no está
aprendiendo más, entonces tú puedes depurar y meter reglas
para que salten acciones en función de si está pasando
alguna cosa, con lo cual te facilita bastante inspeccionar
está pasando en tu modelo, deja que se seque un segundo aquí es
una jebús, no tiene nada más.
Tengo legibus, sí, normal y corriente, vale, le digo, mira,
usarla imágenes de contenedores o cualquier otra, eh, si usas
cualquier imagen de contenedor que esté disponible 6 maker por
defecto, todas enseñado vienen preparadas para pasar parámetros
de depuración sin tener que instrumentar tu código. Siempre
una imagen nuestra, utilizas tu propio código, entonces tienes
que meterle tu las tratas depuración, pero sí es 1 de los
que tenemos nosotros las trazas de poner las.
Vienen de serie, están recogiendo parámetros sin que tú
hagas nada vale.
De choque para tu recogen aquí en la documentación de.
En la documentación se enseña qué tipo de parámetro se pueden
recoger, que colecciones disponibles, que buenas
colecciones son qué tipos de parámetros puede estar pidiendo
y aquí veis, no puedo pedir, dame los pesos dámelos, vayas,
dame los dientes de las pérdidas de métricas, dame las salidas,
dame los parámetros de las etiquetas, es decir, tú puedes
darle la forma del objeto, puedes pedirle dependiendo del
modelo, le puedes pedir unos u otros parámetros, por ejemplo,
para tener flow.
¿Igual los 6 más, pues aquí te dice eh, cuáles son?
¿Vale todos los parámetros que puedes utilizar, vale, pero al
final es elegir los que ya tienen directamente disponibles,
que tú puedes monitorizar aquí? Veis no para todos los dejan,
vale, eh, eh para poder pillar el tirón y tú también puedes
pasarle si quieres cualquier otra cosa, pero bueno,
tensorflow, debo las métricas, la importancia de la feature,
los árboles que tienes en funciones trabajando, entonces
sí me voy a traer cuaderno. Os
quiero enseñar. Vale este de aquí, le digo, venga, va, pues
aquí tengo, voy a entrenar directamente con jebús, me bajo
los datos, instaló aquí, sabes una idea simplemente para para
mostrar datos y aquí está el divague, vale en Python,
Mistral, depurador el 6, me quería ver eso, es lo que hace
falta una, tengo el depurador instalado, ya lo puedo utilizar.
Con el puro instalado ejecutó como ejecutar y
anualmente tengo jebús, voy a ejecutar con estos
parámetros, hazme entrenamiento, ya está.
Y una vez tengo entrenamiento,
vale. Sí quiero que haya depuración, le tengo que crear
esto que decir, créame.
Un juguete depuración que va a guardar los datos de salida, los
datos de depuración en este baquet y que colecciones de
todas disponibles. Quiero que me este sacando y cada cuanto
intervalo. Quiero que me este sacando las colecciones, esto lo
que hago vale directamente, le
digo esto. A ver perdón que le cambio el tipo de
Bale, le digo, eso vale.
Siguiente, una, tengo esto es lo que le tengo que decir, ya
que estoy diciendo, mira, quiero que monitorices, en este
caso en el mío, le voy a decir, quiero que monitoriza las
métricas, la importancia característica, la forma de los
tensores y la forma media vale, es lo que estoy pidiendo que me
enseñe y aquí le digo, venga, va, le digo que me entrené,
está entrenando sin nada más.
Y Ah, por cierto, le copio, le confía una regla.
Vale.
¿Qué le he dicho?
Qué, sino un momento.
No estoy mejorando el gradiente.
Que me detenga el entrenamiento, usan. Los enseñan. La tengo.
Pop.
Vale entonces, aquí está ejecutando, vale, ya que todo
puesto aquí tengo una regla en la que le digo que sí está
mejorando la gente directamente me dejes de entrenar, me quedé
esperando hasta que me dice que ha terminado ya, mira, termina.
Me ha dicho, vale, ya he terminado, aquí puedo ver la
configuración, ya que voy a arreglarme, dice. La pérdida no
estaba decreciendo, vale y aquí en estas fechas en la que dejar
pasar esto y por eso he parado porque la pérdida del gradiente
no está, no está perdiendo correcto, hay un montón de
reglas que vienen por defecto, es que no hace falta que las
configuras tu las puedes vender un parámetro, poner las y, a
partir de aquí, una vez tengo esto, puede seleccionar todos
los datos de entrenamiento, por
ejemplo. Todos los tensores que tengo, nuestros ficheros vale
para cada 1, puedo ver los valores que ésta ha tenido
dentro y puedo hacer con esto lo que me dé la gana, por ejemplo,
por mis métricas. O más interesante, ver qué valores son
más importantes aquí inicio ayer cuáles son los parámetros que
tiene estas features, que tienen más importancia y las puedo
poner, por supuesto, depende representaciones, vale y
importancia y aquí ya va diciendo cosas, estoy haciendo
la aplicación gráfica.
Me deja decir, vale, esos son los parámetros, en este caso
estoy viendo el sueldo en función de diferentes parámetros
y me dice que el que sea soltero o casado, pero sí es el padre
influye bastante este juegos de datos para que ganes más dinero,
vale si esas van o si eres soltero, ganas más dinero y
estos son el país, la raza, la clase afecta bastante menos para
que juegue datos que además lo hemos que tiene un poco de
vallas, aquí puedes ver cuánto afecta cada cada variable.
Vale. Incluso para hacer cosas una vez tienen los valores, ya
se implementa a nivel de representación porque
información está toda capturada, puede hacer cosas como que te
diga para cada para individuos concretos, cómo afecta cada
parámetro, por ejemplo, en éste lo que más afecta es el
relación, si wife, el que más está contribuyendo que le hacía
38, contribuir un poquito más que el sexo sea mujer,
contribuye aquí a la baja, me está enseñando aquí directamente
estoy a simplemente ya representaciones, ya no tiene
nada que ver.
Con el con el depurador, pero me da información para que pueda
inspeccionar todos los parámetros, de entrada vale de
forma bastante bastante interesante. Buscador Life
buscar lo que yo quiera, esto tiene más o menos sentido para
elegir bus que de por sí ya me dijo, aceptaste inspección para
hoy, más más avanzados, por ejemplo, para ver para lenguaje
natural el poder ver cómo se relacionan unas entradas con
otras. Sí que súper interesante sabéis que ver como cualquier
mujer natural. Tiene es muy importante ver qué términos
tiene relación con otros, vale para ver si está funcionando
bien, hace unos años un equipo, investigación, sacos de papel en
el que decía que métricas e interesantes relación entre unos
y otros y De hecho lanzaron una herramienta pen Sword para poder
evaluar modelos, ver y poder ver qué está pasando entre
algoritmo. Bueno, pues con el depurador de 36 maker podemos
hacer eso mismo, tengo aquí está
el depurador. Sin más.
Le voy a decir que voy a lanzar un contenedor para
hacer, será trabajar con el modelo vert, vale.
Aquí tengo la salida aquí. Tengoel.de entrada, en este caso
un cuaderno que tengo definido vale, es un un cuaderno que
tengo en nyu. Peter es el.de entrada, le digo qué tipo de
maquina utilizar, voy a utilizar ya aquí la configuración del
depurador y luego al depurador, quiero que me saques esos
parámetros de depuración, le pedimos que entren, hemos hecho
aquí en entrenamiento.
Y una vez más, el entrenamiento baleado, un
ratito, una noche entrenamiento, le digo, vale,
enséñame.
Enséñame los tensores de aquí
directamente. EA pues, representación que es sabes que
es un modelo atención en el que conforme una palabra base para
no sé de otra, va disminuyendo la atención, vale, ya quiero que
me deja, es la relación entre palabras y otras, estoy con la
escoba a ser muy pequeñito, estamos trabajando y aquí, por
ejemplo, esta frase me dice que que la palabra en qué país está
lo que está Normandía me está diciendo qué términos están
relacionados con otros a mayor e mayor sola línea.
Más relación tengo entonces esto súper interesante porque puedo
ver dentro de mí modelo que está pasando, vale simplemente
poniendo información de depuración, puedo tener
información para ver qué está pasando allí dentro y además
como estas acciones interactiva me permite decir, hoy no quiero
verlo con diferentes partes del modelo, diferente formadores.
Quiero verlo. Confirmó de cambiando, puedo ver diferentes
aspectos de mi modelo directamente, solo que me
interesa incluso otra parte de este pepper que era la vista de
una neurona individual la puede realizar también, en este caso
puedo decir, vale para esta neurona enséñame qué es lo que
está viendo y qué relaciones tiene entre los términos, o sea
que el depurador te permite no solamente poder hacer depuración
como tal para poder detectar problemas comunes. Explosión de
gradiente similares. Sino que además me permite hacer,
explica habilidad de los modelos vale que es un poquito
lo que estamos pudiendo ver en este caso. Os quería enseñar
porque con depurador.
Hay unos cuantos que sean depurador. ¿Qué tipo de
problemas detecta directamente maker de burguer?
Radian.
Os quiero enseñar cuáles son los parámetros que por defecto
aquí está la combinación de reglas por defecto vale 6
maker para que veáis que para muchos casos no tenéis que ahí
va, no sé escribir para muchos casos, tienes que escribir
ósea no escribir ningún código específico, sino que las
reglas directamente.
Están allá. Pues que sea solamente para varios problemas
que puedes encontrar. Vale para temas como una red u que no
está activándose para sensores que están explotando, me para
hacer una actuación de mi función, está saturada el
caliente que sea disminuyendo
que tengo. Para una clasificación tengo unas clases
que no están compensadas, la pérdida no está decreciendo, los
parámetros nos han fijado bien para todo este tipo de problemas
comunes, las reglas no tengo que escribir casi nada de código
porque ya vienen directamente como parte de las de por
defecto, si quiero utilizar reglas que no están por defecto,
entonces cuando yo me escribo el código para ponerle, quiero
monitorizar. ¿Y que quiero ver, vale, pero cómo es con
depurador me permite hacer cosas raramente interesantes
que me van a dar funcionalidad extra, pues eso no, pues qué
otra manera, pues igual no podrías, no podrías tener,
vale lo último ya bueno, pues nada tienes que estar
contento, está contenta con lo que tienes, puedes poner en
producción tu modelo, cómo se pone? ¿Mueren producción de
nuevo con una o con un click o con una llamada una Pi, le
dices, oye, cómo puedo producir un modelo? Pues
cualquiera esto que tengo aquí este, por ejemplo.
Este creo que no, este creo con el lanzado justamente,
pero a ver, mira, aquí tengo algún modelo.
Ah.
Vale a qué tengo el modelo entrenado, ponerlo en producción
es tan fácil como decirle, créame un loqueamos. Unen Point
unen puentes, una url me va a dar una url en la que mal modelo
puedo crear diferentes versiones, puedo tener
diferentes opciones para esto y yo pago por cuántas peticiones
está recibiendo ese modelo, también le digo qué tipo de
máquinas va a tener disponibles y si quiero puedo tener un solo
en Point para servir diferentes modelos, si no tienes mucho
tráfico. Y no quieres tener una máquina o una máquina, además de
voz ponemos calado, que es el que más tráfico automáticamente
Levante más máquinas a la vez nada igual le puedes decir que
sigues en paralelo. ¿Levante las máquinas y te marca los límites?
Bueno, pues a la hora de marcar un en Point le puedo decir que
si quiero tener varios modelos en un solo en Point lo haga, por
ejemplo, es muy común la estación de algoritmos, por
ejemplo, de recomendaciones. Entras un modelo por cada
usuario en el pasado, entrenadas un modelo para todo, tú vas
usuarios y hasta. Bueno, pues normal que cause o tenga su
modelo personalizado. Entrenador justamente para el usuario,
bueno, pues tener un en Point sirviendo decenas de miles de
modelos individuales, no te falta una máquina por cada
modelo, vale entonces tú le define elem Point, le dices en
qué url están tus artefactos y esto lo despliegas y por cierto,
tú puedes entrenar tu modelo fuera 6 maker un mes jebús un
tensor flow unquera sung lo que
tú quieras. Lo puede entrenar fuera los artefactos de
entrenamiento, lo S 3 y lo puedes desplegar después en
Amazon, es decir, que si quieres puedo hacer entrenamiento en tu
casa, el despliegue en Amazon o al revés, el entrenamiento en
Amazon porque tenemos que use el despliegue luego en tu casa y
transformación de datos en la nube de Google me da igual, o
sea, que al final en cada etapa el nexo de Unión son los
ficheros que están en ese 3 vale sistema de archivos, esos
ficheros que han salido generados por nosotros o
generado por cualquier otro
mientras cumplan. Que son compatibles con el modelo, lo
podemos desplegar entonces una vez desplegado el modelo y están
producción, y tú ya no puedes invocar, en este caso, por
ejemplo, pues estoy llamando al modelo, vale para hacer
diferentes predicciones que pasa, que modelan producción
pasado un tiempo. Sabéis que a perder precisión vale una este
modelo corriendo. E llegan más datos, me llegan datos que no he
visto, nunca me llegan, ustedes no son diferentes
comportamientos, un modelo que aprecia el 78%, pues.
¿Pasados 3 meses están 73 y qué ha pasado? ¿Pues que ha pasado
no, y esto normalmente es que hacer a mano vale el
seguimiento? Bueno, pues el monitor, el monitor de modelos
te permite hacer seguimiento de forma automática. Aquí tenemos
un cuaderno de ejemplo que lo que permite es una vez tengo
modelos en producción, me permite activar un monitor, le
digo, mira, quiero aquí tener un monitor, directamente vale.
El monitor ni capturados en S 3.
Esos soldados que está capturando los datos que
capturas son, eh, las entradas, los parámetros de entrada y la
predicción de salida, y le puedo decir que lo haga para todas las
entradas o que lo haga para una de cada 10 de cada 1000 o de
cada 10000 o de cada 7 peticiones. Entonces me captura
una muestra, un sample o de los parámetros de entrada y la
salida a que es un poquito más bonito, me dice, mira, esto es
lo que ha entrado.
Venía antes YV eso es lo que he vuelto. SV vale y este ha sido
en este momento y para esta versión del modelo es lo que te
he dado y lo bueno es que te permite crear una línea base que
no hacen trajes con tus datos de entrenamiento y lo que te
permite es comprar si hay drifting, si lo que estás
prediciendo producción comparado con tu línea base se está
desviando si está viendo drifting te avisa y esto no es
mágico, te avisa YY no te permite belio te permite.
Autocorregir nada, porque cuando está viendo drifting tuya tienes
que llegar allí, analizar qué está pasando, ver tus métricas
igual simplemente es un tema de rehén al modelo y todo es qué
hacer con el drifting, es decirle reentrena, pero tú sabes
qué hacer a mano, pero que te permite monitorizar y ver si
realmente el modelo está perdiendo precisión. Vale es un
poco la gracia de Del asunto, así que sería un poquito porque
estamos en la hora, eso sería un poco lo que 6 maker.
Te permite hacer a nivel de de trabajar con tus modelos y
ayudarte a poner en producción,
es decir. Hemos hablado de primero ayudarte a procesar los
datos, vale después ayudarte a etiquetar datos de forma
semiautomática con ayuda a gente al principio y cada vez menos
automática, después te ayuda a elegir entre varios modelos que
existen con algunos temas autopiloto y si no puedes
utilizar 1 que tú quieras, nos enseñado 1 de que vosotros
podáis traer, pero mira, tengo aquí, aquí tengo un modelo que
no soporta directamente, es un.
Tengo aquí un un vamos tenéis con que eras y directamente este
modelo, lo que he hecho ha sido desplegarlo, yo tal cual en en 6
maker vale, me he traído un junqueras con varias capas,
tanto flow como en mgs net y directamente lo he desplegado
entrenando con con tensorflow, usando como veis la misma, 7
informativas manera hacer las cosas, entonces puedes empezar
con los modelos que tenemos.
Te puede entrar con los tuyos, te permite depurar para poder
tener esa habilidad y para poder depurar si cualquier problema te
permite ver todo el histórico del ejecutado, los experimentos
para poder comprar lo que ha pasado anteriormente te permite
desplegar en producción, te permite monitorizar para ver si
cualquier tipo de alerta y además tienes el estudio que te
que te deja hacer todo es una forma un poquito integrada, no
para poderlo ver de forma un
poco amigable. ¿Las diferentes partes, 3 enseñado que saben
cuando Júpiter se puede hacer igualmente, tanto por la consola
web, por ejemplo, tengo aquí y le digo los parámetros de
entrenamiento, aquí veis que lo que estaba haciendo?
Hoy vale, me aparecen todos, o sea, que lo que está haciendo es
de tocan, no Júpiter, me parece la consola y De hecho yo podría
crearlo desde aquí, es un poco más rollo, pero cualquier
trabajo entrenamiento de aquí a entrar 1 con el algoritmo de
jebús mis datos de entrada los tengo en no sé qué sitio.
Vale, quiero tener esta máquina y aquí tengo los parámetros,
parámetros y mis datos de entrada, y con esto podría
arrancar un trabajo desde la consola. Lo hace desde Happy. O
lo puedo hacer, que es lo más normal desde los cuadernos,
porque para eso estamos hablando en un curso de Dylan, no estamos
hablando de un curso más de usuario final, pero todo lo que
aquí los parámetros, la puesta en producción, lo que decía los
que tengo ahora mismo, corriendo desplegados, que podría invocar.
Tú estas cosas en las tengo en directamente disponibles en la
consola web, vale puedo hacer cosas como transformaciones
automáticamente, es decir, podemos tener muchas muchas
ayudas, vale alguna que no se contado, por ejemplo, aparte de
aumento y hay si tú modelo aprendo calidad, puedes tener
usar los humanos que cuando un modelo me da una predicción con
menos confianza de un rato le pongas se lo pase una persona
humana para que lo Revise.
Y me diga qué valor podría tener Aznar lleva como mucha ayuda
para poder para poder desplegar tus modelos, vales un sistema
bastante grande y por supuesto te damos opciones de poder
compilar tus modelos para diferentes dispositivos para
diferentes arquitecturas de máquina de forma eficiente con
Lisboa algoritmo si tú quieres desplegar diferentes máquinas,
nosotros ocupamos de optimizarlo para que funcione de forma
rápida. Tenemos GP u, pero también tenemos una familia que
se llama las diferencias, que son máquinas propias que te
permiten tener con un coste más barato que una GP aw D PT
movimiento, como dicen hasta 32 de las flores, es un poco la
idea que las que las que peus, pero el hardware propio nuestro
tenemos ayudas para que el entrenamiento sea una cosa lo
más amigable posible. Puedes entrar en los algoritmos y no
tanto en toda la parte de de gestión de máquinas.
De gestión de hardware vale y como siempre país, por lo que
usáis. Iio los cuadros que tengo ahora mismo los tengo
arrancados, todos los paros dejó de pagar, solo pago por el disco
cupo, pero aquí tengo ahora mismo para acá ahora mismo 4
cuadernos diferentes, 5, bueno, pues en cada 1 pago depende el
tipo de máquina pago más o menos los puedo parar todos y aquí no
ha pasado nada al siguiente día, cuando quiero volver a trabajar,
arrancó de nuevo YY vuelvo a apagar por el cuaderno. S cuando
una tarea entrenamiento. Como digo, hay solo por los segundos
que está en marcha.
Qué está a 3 horas por 3 horas que está minuto y medio paz por
un minuto y medio es un modelo bastante eficiente porque os
permite probar a cualquier escala y pagar solamente porque
estáis utilizando, también nos permite ir al modelo puro pen
swords, entrenar fuera si queréis usarlo solo para poner
en producción. No se pregunta Rafael.
Vale por ahora no he echo un último recordatorio para
ninguna, entonces yo sí que por terminar ya el seminario un poco
que ya vamos.
A buen tiempo, un buen pasado ya acuerdo. Io tenía dos
preguntitas porque, claro, una parte que es interesante que es
que digamos lo que me has comentado, no, entonces sí aunq,
me resultó una duda en el sentido de que los ejemplos que
has puesto según se mire, pero se puede emplear la consola de
acuerdo y la otra duda que tenía el tema de poder cagar, por
ejemplo, cuando vamos renales, los de parámetros, pensando eso,
7 millones de parámetros por un lunar en el caso más normalito
acuerdo en caso de, por ejemplo.
Pero es que no son muy complicadas, no, eso tiene un
coste computacional de ejecución, me has contado una
cosa que te quería preguntar sobre la parte de digamos
instancia. Diferencia que están presentes específicamente
diseñadas para para ejecución de modelos, sigamos específicos,
pero yo siempre pregunto una cosa a la gente de Amazon que sí
me parece razonable que utilizar un poco como son funciones de
llamada específicamente para hacer inferencias, utilizar la
parte servers. Explicó funciones vía Python para hacer un poco
más de check in de la entrada.
Acuerdo además, hay muchos programadores en en la parte de
bueno, dile a trabajar con Python y Cao las funciones de
Amazon soportan soportan código en Python, lo mejor podéis otra
opción, no sé si tú sabes si a unas tricia estrategia pensada
para para esa parte.
Tú duermes, al final puede trabajar como tú quieras, puedes
trabajar con una máquina virtual que es lo que empezaste al
principio con la muestra que no de ir puede ser una virtual sin
más vale, sí, sin ninguna cosa, es lo que tú quieras, puedes
trabajar con contenedores, por ejemplo, si tú estás bajando con
kubernetes, hay mucha gente que usted bella y tú dices que no
quiero usar. Quiero usar un flow para esto, bueno, pues flow y
operadores de 6 maker para que directamente desde que flow tú
puedes arrancar tareas de entrenamiento si quieres 6
maker. Predicción pero desde QB desde QB flow para que sea una
tarea local y puedes meterlo como quiera, entonces puedes
ejecutar si quieres, empiezo nen, chuflo y mezclado con
kubernetes, puedes y quieres ejecutar en una función Server,
le siguen Landa, que pasa que una función servirles para cosas
como estas diferencia que son complejas, no te va a dar, no,
no te funcionara al final una función el mundo. Serverless te
limita a que una una función en
respuesta. Este activo con uso 15 minutos vale, no es un
entrenamiento, te vale, pero sí que mucha gente utiliza
funciones, servirles para hacer cosas como el proceso de los
datos para hacer limpieza de datos, para eso se utiliza
bastante, entonces lo bueno es que tienes libertad para poder
ejecutar cada parte donde tú quieras y tú hace comunican por
los zapatos de salida que dejase 3 Val, tema de ficheros, pero
como satisfactor lleguen allí queda un poco igual.
¿Vale, De hecho, incluso tenemos también jav gestionado que sí
es, no mira si quiero hacer mi entrenamiento con un Spark ml,
pero 6 meses encima de un jarro? Bueno, pues un gestionado, que
también puede hacer ahí si quieres entrenamiento en salud y
luego dejar el artefacto de 3 para hacer el el el, el servirlo
directamente con 6 maker, entonces para parte de entrenar
creo que sea real, es el mejor modelo, por lo que te digo
porque tienes una limitación de 15 minutos por ejecución.
Claro, 15 m ejecución, pues no vas a poder entrenar una cosa,
una cosa compleja, pero sí que puedo utilizarlo para hacer
limpieza de datos en cuanto a que hay muchos parámetros y aquí
tengo, por ejemplo, el modelo repite dos este lenguaje y aquel
GP dos, pues me lo baje con el 700 770 megas de de de pesos de
parámetros. Bueno, pues lo tengo corriendo en una máquina con una
gu, pues aquí tengo corriendo el modelo GP dos, efectivamente.
Pues tengo 730 megas de datos, es un modelo más bien grande y
yo utilizo para hacer cosas tan tontas como haberlo tengo aquí.
A este modelo está utilizando para hacer ver.
Basado en espera. No, no tengo aquí donde está, esto lo quería
enseñarte. GP tg PT.
Aquí está. Lesionado con una lista, el modelo este repetidor,
yo no he hecho nada con el que decir está ya hecho alguien,
pero lo entrenado con letras de canciones que he bajado de
internet, de canciones pop y esto es el tipo de canciones que
genera, basado en los datos de entrenamiento que he bajado, ya
que son 700 y pico megas, entonces pues trabajará a
cualquier escala y esta canción es un auto generadas a partir de
a partir de eso, no de yo qué sé si voy a hablar primeras que
está generando, tienen una.
Tiene una calidad bastante cutre aquí, vista ver 250 donde estaba
las primeras son bastante bastante malas aquí.
Vale, pues estas ya ves tú, hazme una canción está, pues
suena un poco. A canción del verano vale, perolas últimas ya
cuando pare la máquina, pues tenían un poquito mejor de
vista, entonces puedes trabajar con latas, es muy grande si tú
quieres, no hay ningún problema más máquina y ya está, pero el
modelo serverless creo que no se ajusta muy bien AA esto por las
limitaciones propias de modelo de ejecución, también por
recursos, cuanta memoria puede asignar, no hemos servirles, la
idea es que haces cosas muy ligeras, no puedes tener una
máquina. Muy grande, no puede ser GP us te limita un poco el
modelo servirles para para esto, pero sí ingeniería de datos para
limpieza de datos se utiliza
bastante. Gracias Javier, sí me imaginaba que tú vayas por ahí,
porque efectivamente al final son funciones, pero claro, al
final tú cuando 1 llama inferencia, estás haciendo una
pizza, es una función saque, pero te preguntaba qué no lo
había visto, como como estrategia, ninguna parte porque
quería un poco pulsar, vale bueno. Os damos si queréis los
últimos segundos por si tenéis alguna pregunta, ya estamos
terminando. Entonces como hay retardo por si queréis,
esperamos Iago, digo que que en cualquier caso, si se queda una
pendiente, pregunta, o sea, se trasladó a Javier, le
respondemos por correo. Me mandes un correo directamente,
deja. El correo las preguntas
vale. Y yo con esto terminamos si quieres, tendrá un breve
esbozo rápido de finalización. Javier sí, bueno, simplemente
eso, yo entiendo que estáis saturados porque son muchas
cosas, pero justamente eso no lo hizo Rafael, que es un curso
potente que incluso había que voy a poner algún apuro porque
muchas de planning, pues no he querido centrarme en que hace
algoritmo en cosas más propias de elearning, sino que vierais
que la plataforma pueda ayudar a
cosas específicas. ¿Hospedando pueden venir bien, vale,
entonces, como decía Rafa, qué pasa? Tengáis, estoy disponible
tanto a través del poder contactar directamente, lo pongo
aquí a mi Twitter otra vez por si me quieres contactar por allí
es el canal más fácil, tanto en privado como en público. Tengo
mensajes directos, abiertos así cualquier cosa que tengáis me
podéis contactar aquí súper Paco 9 vale y digo, no soy la persona
más rápida contestando, pero al final pues contexto.
Muchas por estar allí y bueno, no sé si nos vemos en alguna
otra, espero que sí.
Hombre, yo yo confío que también vale, te lo agradecemos. Un te
lo agradecemos mucho Javier porque sabemos que tú tiempo
está limitado y bueno, ahora yo ya me despido el seminario vale,
entonces no solamente por mi parte agradecer lo sé porque ha
sido un poco más corto, pero bueno, como al final son muchos
temas, yo entiendo que se acaba haciendo largo el sentido de que
vemos muchas cosas, no, entonces si quería agradecer la
paciencia, sobre todo espero que hayáis aprendido cosas nuevas en
el sentido, porque no ver las posibilidades que era la idea
fundamentalmente del seminario. ¿Eh? Bueno, yo voy a intentar
estudiantes de la asignatura de Lenin que tanto comenta Javier,
aunque digamos que era el objetivo primario del seminario,
aunque luego abrimos porque nos parece interesante dar esa
visión más globalizada. Amazon, espero que les haya gustado de
acuerdo, De hecho, probablemente nuestras prácticas tendrán que
utilizar estas herramientas y aprovechar lo que se comenta
Javier, cómo dejar algo luego finalmente él en la grabación en
la mente cada lunes, aparte de los canales internos que tenemos
buenos ánimo también algo que lo consultéis y sobre todo si
tienes alguna duda, pregunta sobre todo Javier OA mí.
Si tienes alguna duda, yo digo eso, todo esto. Tá temática
tiene mucho con el Master generación de datos de la
Universidad, la escuela informática, así que os animo un
poco, también aprovechó un poco de auto publicidad para que la
tengas ahí, así que ya nos molestamos más y nada con esto
nos despedimos, así que muchas gracias por la asistencia y
sobre todo muchas gracias a Javier por por haber participado
y por haber sido su tiempo.
A vosotros venga, muchas gracias.
Dios.