Capítulo 10. Modelos personalizados de aprendizaje automático
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
En el Capítulo 3, hablamos de cómo entrenar y alojar un modelo de aprendizaje automático personalizado dentro de Power BI utilizando AutoML. Pero, ¿y si ya tienes un modelo entrenado por un científico de datos de tu organización? ¿O quieres especificar qué algoritmo utilizar? ¿O quieres monitorear e interpretar más de cerca un modelo? En estos casos, necesitarás otra plataforma que pueda implementar un modelo de aprendizaje automático personalizado y seguir conectada con Power BI. La solución en este caso es utilizar Azure Machine Learning (más adelante te explicaremos cómo conseguir una versión de prueba gratuita a través de Azure). Te mostraremos cómo entrenar tu propio modelo personalizado en Azure y utilizarlo para puntuar datos dentro de Power BI.
Estrategia empresarial de IA
En 2013, el MD Anderson Cancer Center de Houston (Texas) puso en marcha un proyecto de IA para diagnosticar y recomendar tratamientos a pacientes de cáncer. Tras cuatro años de desarrollo y 62 millones de dólares de costes, el proyecto se interrumpió antes de llegar a utilizarse en pacientes. Al mismo tiempo, el departamento informático del centro implantó con éxito modelos de IA para hacer recomendaciones de hoteles y restaurantes a las familias de los pacientes, identificar a los pacientes que necesitaban ayuda para pagar ...
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