Prediction API
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Google Prediction API
Workshop
Matias Molinas
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Google Cloud Storage
Es un servicio REST
En la infraestructura de Google
Para almacenar datos ilimitados
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Google Cloud Storage
Puede guardar objetos de hasta 5T
Se organizan en buckets
El usuario les asigna una key unica
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Google Cloud Storage
Interoperabilidad: con Amazon S3 y Eucalyptus
Consistencia: uploads atómicos
Control de Acceso: access control list (ACLs)
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Google Cloud Storage
Herramientas:
Google Storage Manager (un explorador.. )https://storage.cloud.google.com
gsutil (línea de comandos)http://code.google.com/p/gsutil/
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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
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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
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Google Cloud Storage
Casos de éxito:
- Ubisoft, los utiliza para guardar datos de niveles de juegos de Chrome
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Google Cloud Storage
Caso de éxito:
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Google Cloud Storage
Ejemplo:
Octubre: Mes de Sensibilización sobre el Cáncer de Mama
http://www.who.int/cancer/events/breast_cancer_month/es/index.html
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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
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Google Cloud Storage
Ejemplo:
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Google Cloud Storage
Ejemplo:
breast-cancer-wisconsin-diagnostic.csv
patrones1.csv
test1.csv
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Google Cloud Storage - Ejemplo
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Google Cloud Storage
Otras APIs que trabajan con Cloud Storage:
- Google Prediction API
- BigQuery
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Google Prediction API
Qué es Google Prediction API?
Es un servicio en la nube de "Aprendizaje automático"
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Google Prediction API
Para qué sirve?
- Análisis de sentimientos del cliente- Detección de spam- Ruteo de mensajes inteligente- Clasificación de documentos y correos electrónicos
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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
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Google Prediction API
Para qué sirve?
- Diagnostico médico- Identificación de actividad sospechosa
- Mucho más ...
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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.
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Google Prediction API
Que nos simplifica Prediction API?
- Selecciona el algoritmo más adecuado en forma automática- Escala- Simplemente consumimos un servicio REST
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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
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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
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Google Prediction API
Repositorio con set de datos:
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
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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
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Google Prediction API
Pero, que es una predicción??
- Dado un item, predecir un valor numérico
- Dado un item, predecir una categoría
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Google Prediction API
Ejemplo, valores numéricos:
Set de datos: Temperatura, Dia del año, Ciudad, Clima
Podemos predecir la temperatura (numérico)
(Modelo de regresión)
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Google Prediction API
Ejemplo, categorías:
Set de datos: Tipo de Email (Spam/Normal), Motivo
Podemos predecir si es Spam (categoría)
(Modelo de categorización)
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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)
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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
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Google Prediction API
Entrenamiento:Archivo: patrones1.csvColumnas:1) ID number 2) Diagnosis (M = malignant, B = benign)
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Entrenamiento:Archivo: patrones1.csvColumnas:
Valores reales de 10 características de los núcleos de las células presentes en las muestras (29 valores por muestra..)
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Google Prediction API
Entrenamiento:Archivo: patrones1.csvColumnas:a) radiusb) texture c) perimeter d) área e) smoothness
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Google Prediction API
Entrenamiento:Archivo: patrones1.csvColumnas:f) compactnessg) concavityh) concave pointsi) symmetryj) fractal dimension
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Entrenamiento:
- Podemos utilizar el API desde una librería
- Podemos utilizarla desde el Google APIs Explorer
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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
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Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:
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Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:
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Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:
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Entrenamiento via Google APIs Explorer:
![Page 42: Prediction API](https://reader033.fdocuments.net/reader033/viewer/2022052411/557b62cdd8b42a78238b5350/html5/thumbnails/42.jpg)
Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:
![Page 43: Prediction API](https://reader033.fdocuments.net/reader033/viewer/2022052411/557b62cdd8b42a78238b5350/html5/thumbnails/43.jpg)
Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:
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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
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Ejecutar una consulta via Google APIs Explorer:
Evaluamos el estudio médico que dejamos fuera de la lista de patrones
test1.csv
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Ejecutar una consulta via Google APIs Explorer:Valores del estudio médico:
"M",17.99,10.38,122.8,1001,0.1184,0.2776,0.3001,0.1471,0.2419,0.07871,1.095,0.9053,8.589,153.4,0.006399,0.04904,0.05373,0.01587,0.03003,0.006193,25.38,17.33,184.6,2019,0.1622,0.6656,0.7119,0.2654,0.4601,0.1189
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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/
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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
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Preguntas?
Muchas Gracias!