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¿Es posible automatizar completamente el ciclo de vida de la ciencia de datos? ¿Es posible construir automáticamente un modelo de aprendizaje automático a partir de un conjunto de datos?
De hecho, en los últimos meses, han aparecido muchas herramientas que afirman automatizar todo o parte del proceso de ciencia de datos. ¿Cómo trabajan? ¿Podrías construir uno tú mismo? Si adopta una de estas herramientas, ¿cuánto trabajo sería necesario para adaptarlo a su propio problema y su propio conjunto de datos?
Por lo general, el precio a pagar por el aprendizaje automático es la pérdida de control de un modelo de "caja negra". Lo que gana en la automatización, lo pierde en el ajuste o la interpretabilidad. Aunque dicho precio podría ser aceptable para problemas de ciencia de datos circunscritos en dominios bien definidos, podría convertirse en una limitación para problemas más complejos en una variedad más amplia de dominios. En estos casos, es deseable una cierta cantidad de interacción con el usuario final.
En KNIME, la herramienta que tiene parte de automatizaciones y muchas de intervención humana, utiliza una interfaz totalmente automatizada para guiar a los usuarios a través de la selección, capacitación, prueba y optimización de varios modelos de aprendizaje automático. El flujo de trabajo ha sido diseñado para que los analistas de negocios creen fácilmente soluciones de análisis predictivo aplicando su conocimiento de dominio.
En este Webinar mostraremos los pasos de esta aplicación explicando en detalle las técnicas utilizadas para la extracción de nuevas features, aprendizaje automático, detección de valores atípicos, selección de características, optimización de parámetros y evaluación de modelos.
Para este webinar la aplicación a descargar es totalmente FREE tanto para entornos Windows, MAC OSx que Linux, y disponible aquí https://www.knime.com/downloads/download-knime
Si os perdisteis este evento, ¡no os preocupéis! En el vídeo que encontraréis a continuación podréis visualizar el Webinar.
¿Quién es el ponente?
Marco Russo
Apasionado de Finanza, Marketing e IT, es consultor y especialista en Digital Data Analytics a nivel internacional trabajando para diferentes sectores industriales. Además, desde hace 6 años compagina su trabajo con la formación in-company y en diferentes escuelas de negocios y Cámara de Comercio, realizando módulos y cursos de Analytics, DataViz, CRO y Tag Manager. Cuando no piensa en los datos, además de compaginar su tiempo con la familia, puedes encontrarlo escalando montañas en la sierra de Madrid con su bici de carretera o en una cancha de basket.
