Date post: | 13-Jun-2015 |
Category: |
Engineering |
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Google Prediction API
Workshop
Matias Molinas
Google Cloud Storage
Es un servicio REST
En la infraestructura de Google
Para almacenar datos ilimitados
Google Cloud Storage
Puede guardar objetos de hasta 5T
Se organizan en buckets
El usuario les asigna una key unica
Google Cloud Storage
Interoperabilidad: con Amazon S3 y Eucalyptus
Consistencia: uploads atómicos
Control de Acceso: access control list (ACLs)
Google Cloud Storage
Herramientas:
Google Storage Manager (un explorador.. )https://storage.cloud.google.com
gsutil (línea de comandos)http://code.google.com/p/gsutil/
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
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
Google Cloud Storage
Casos de éxito:
- Ubisoft, los utiliza para guardar datos de niveles de juegos de Chrome
Google Cloud Storage
Caso de éxito:
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
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
Google Cloud Storage
Ejemplo:
Google Cloud Storage
Ejemplo:
breast-cancer-wisconsin-diagnostic.csv
patrones1.csv
test1.csv
Google Cloud Storage - Ejemplo
Google Cloud Storage
Otras APIs que trabajan con Cloud Storage:
- Google Prediction API
- BigQuery
Google Prediction API
Qué es Google Prediction API?
Es un servicio en la nube de "Aprendizaje automático"
Google Prediction API
Para qué sirve?
- Análisis de sentimientos del cliente- Detección de spam- Ruteo de mensajes inteligente- Clasificación de documentos y correos electrónicos
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
Google Prediction API
Para qué sirve?
- Diagnostico médico- Identificación de actividad sospechosa
- Mucho más ...
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.
Google Prediction API
Que nos simplifica Prediction API?
- Selecciona el algoritmo más adecuado en forma automática- Escala- Simplemente consumimos un servicio REST
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
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
Google Prediction API
Repositorio con set de datos:
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html
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
Google Prediction API
Pero, que es una predicción??
- Dado un item, predecir un valor numérico
- Dado un item, predecir una categoría
Google Prediction API
Ejemplo, valores numéricos:
Set de datos: Temperatura, Dia del año, Ciudad, Clima
Podemos predecir la temperatura (numérico)
(Modelo de regresión)
Google Prediction API
Ejemplo, categorías:
Set de datos: Tipo de Email (Spam/Normal), Motivo
Podemos predecir si es Spam (categoría)
(Modelo de categorización)
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)
Google Prediction API
Entrenamiento:Archivo: patrones1.csv (todos los datos del dataset menos uno. Se reserva uno para evaluar el modelo..)Contenido:"M",16.13,20.68,108.1,798.8,0.117,0.2022"M",19.81,22.15,130,1260,0.09831,0.1027,"B",13.54,14.36,87.46,566.3,0.09779,0.08
Google Prediction API
Entrenamiento:Archivo: patrones1.csvColumnas:1) ID number 2) Diagnosis (M = malignant, B = benign)
Google Prediction API
Entrenamiento:Archivo: patrones1.csvColumnas:
Valores reales de 10 características de los núcleos de las células presentes en las muestras (29 valores por muestra..)
Google Prediction API
Entrenamiento:Archivo: patrones1.csvColumnas:a) radiusb) texture c) perimeter d) área e) smoothness
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Entrenamiento:Archivo: patrones1.csvColumnas:f) compactnessg) concavityh) concave pointsi) symmetryj) fractal dimension
Google Prediction API
Entrenamiento:
- Podemos utilizar el API desde una librería
- Podemos utilizarla desde el Google APIs Explorer
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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Entrenamiento via Google APIs Explorer:
Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:
Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:
Google Prediction API
Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:
Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:
Google Prediction API
Entrenamiento via Google APIs Explorer:
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
Google Prediction API
Ejecutar una consulta via Google APIs Explorer:
Evaluamos el estudio médico que dejamos fuera de la lista de patrones
test1.csv
Google Prediction API
Ejecutar una consulta via Google APIs Explorer:Valores del estudio médico:
"M",17.99,10.38,122.8,1001,0.1184,0.2776,0.3001,0.1471,0.2419,0.07871,1.095,0.9053,8.589,153.4,0.006399,0.04904,0.05373,0.01587,0.03003,0.006193,25.38,17.33,184.6,2019,0.1622,0.6656,0.7119,0.2654,0.4601,0.1189
Google Prediction API
Google Prediction API
Google Prediction API
Google Prediction API
Ejemplos de cómo implementar desde una aplicación:
El código en java o en python:http://code.google.com/p/try-prediction/
En la Web:http://try-prediction.appspot.com/
Google Prediction API
Casos de Exito, Ford:
- Se utiliza para optimizar el uso de combustible y energía en automóviles híbridos
- El automóvil aprende de los trayectos que normalmente realiza el conductor la estrategia para el ahorro de energía
Google Prediction API
Preguntas?
Muchas Gracias!