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]]>Con SPSS Modeler, los científicos de datos pueden acelerar las tareas de manera que sigan una determinada pipeline de manera que su solución siga toda la metodología de Data Science, desde adjuntar el conjunto de datos hasta limpiar y filtrar los datos y finalmente crear un modelo de machine learning donde las posibilidades son ilimitadas.
Con Modeler Flows puedes crear visualmente pipelines para tus necesidades de ciencia de datos e inteligencia artificial, y recientemente Anam Mahmood y yo llevamos a cabo un taller sobre cómo puedes construir fácilmente un modelo predictivo que puede detectar el riesgo de préstamo para un solicitante.
Si deseas explorar más sobre esta cuestión, puedes hacerlo a través del taller que encontrarás en este enlace.
Además, a continuación te dejo destacados cuáles son los recursos y claves que utilizarás durante este taller:
- Login/Sign Up for IBM Cloud: https://ibm.biz/EasyModels
- Hands-On Guide: https://ibm.biz/EasyModels-Workshop
- Slides: https://ibm.biz/EasyModels-Slides
- Workshop Replay: https://www.crowdcast.io/e/build-a-predictive-2
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]]>Una máquina de Boltzmann restringida es una red neuronal artificial de dos capas (capa de entrada y capa oculta) que aprende una distribución de probabilidad basada en un conjunto de entradas. Es estocástico (no determinista), lo que ayuda a resolver diferentes problemas basados en combinaciones. Los RBM se pueden utilizar para la reducción de dimensionalidad, clasificación, regresión, filtrado colaborativo, aprendizaje de características y modelado de temas.
Como sugiere el nombre, un RBM es una clase de máquinas Boltzmann. Sin embargo, están restringidos de ciertas formas cuando se consideran las conexiones entre la entrada y los nodos ocultos de la red neuronal, por lo que es más fácil implementar un RBM que una máquina Boltzmann. Las capas y los nodos dentro de esas capas están conectados de uno a muchos, donde cada nodo en la capa de entrada está conectado a cada nodo en la capa oculta pero ningún nodo está conectado dentro de cada capa. La restricción permite algoritmos de entrenamiento más optimizados que los que se usan generalmente en las máquinas de Boltzmann.
La siguiente figura muestra cómo se ve un RBM. Como puedes ver, todos los nodos de la capa de entrada están conectados a cada nodo de la capa oculta. La estructura de la red neuronal en sí la hace eficiente al entrenar la red neuronal porque una capa de entrada puede usar muchas capas ocultas para el entrenamiento. También se pueden apilar múltiples RBM, creando una red de creencias profundas que permite un aprendizaje más profundo de la red neuronal e incorpora aprendizaje adicional.
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¿Cómo funciona una máquina Boltzmann restringida?
Hay dos pasos involucrados al observar cómo funciona una GBR:
- Múltiples entradas.
- Reconstrucción.
Múltiples entradas
Se considera que múltiples entradas son el primer paso al entrenar la red neuronal. Las entradas se toman en la capa de entrada, se multiplican por los pesos y se suman al sesgo. Después de esto, pasa por la función de activación (sigmoidea), y las salidas deciden si se activa el estado oculto.
Los pesos en la red neuronal están en una matriz, donde el número de nodos de entrada es el número de filas y el número de nodos ocultos es el número de columnas. El nodo oculto primario obtiene la multiplicación vectorial de las entradas y se multiplica por la primera columna de pesos antes de agregarle el término de sesgo correspondiente.
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Reconstrucción
En reconstrucción, la lógica es bastante simple. Tienes las activaciones, que son las entradas en este punto y luego se pasan a la capa oculta y luego a la entradaa. Después de esto, se obtienen nuevos sesgos y la reconstrucción es la nueva salida.
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Entonces, ¿cómo funciona realmente el proceso de aprendizaje? Debido a que estos dos pasos ocurren posteriormente, primero generas activaciones usando la fase de entradas múltiples, luego tiene lugar la reconstrucción. Cuando la reconstrucción se lleva a cabo en una época, el objetivo principal es disminuir el error de reconstrucción de modo que los pesos se ajusten luego por iteración en consecuencia por el algoritmo para disminuir el error de reconstrucción. Esto le brinda una buena predicción y una mayor precisión.
Creación de un sistema de recomendación de películas utilizando filtrado colaborativo y RBM
¿Está interesado en implementar una máquina Boltzmann restringida? Bueno, entonces sigue mi reciente tutorial sobre IBM Developer para crear un sistema de recomendación de películas usando RBM y TensorFlow.
En este tutorial, aprenda a construir una máquina Boltzmann restringida usando TensorFlow que le dará recomendaciones basadas en películas que se han visto. Los conjuntos de datos utilizados en el tutorial son de GroupLens y contienen películas, usuarios y clasificaciones de películas. Utiliza una función de activación sigmoidea para la red neuronal, y las recomendaciones devueltas se basan en la puntuación de recomendación que genera una máquina de Boltzmann restringida (RBM).
Objetivos de aprendizaje
En este tutorial, podrás:
- Comprender cómo funcionan las máquinas de Boltzmann restringidas
- Conocer cómo se puede implementar el filtrado colaborativo en máquinas Boltzmann restringidas
- Comprender los casos de uso y el proceso de aprendizaje de las máquinas de Boltzmann restringidas.
Prerrequisitos
Se requieren los siguientes requisitos previos para seguir el tutorial:
- Una cuenta de IBM Cloud®
- IBM Cloud Pak® para datos
Para implementar y seguir el tutorial, haz clic aquí.
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]]>Recientemente, el 29 de noviembre, los desarrolladores de IBM, Fawaz Siddiqi y Hania Ibrahim llevaron a cabo un taller sobre SPSS Modeler y su implementación en profundidad.
Hania habló sobre diferentes tipos de modelos de aprendizaje automático, así como sobre cómo debemos limpiar y preprocesar nuestros datos, y cómo y qué tipos de modelos necesitaríamos generar. Además, también habló sobre cómo podemos entrenar, probar y evaluar nuestro modelo.
Luego, el escenario pasó a Fawaz, que se ocupaba de la sección práctica del taller. Fawaz habló sobre varios nodos en SPSS Modeler y cómo se puede obtener más información sobre los algoritmos de aprendizaje automático, así como qué trabajo hace cada nodo en el flujo del modelador y cómo se genera el modelo. Por último, finalizó el taller implementando el modelo en el servicio Watson Machine Learning donde los asistentes pudieron incluso intentar probar sus modelos de aprendizaje automático.
¿Estás interesando en ver el tutorial completo?
- Puedes ver el vídeo de la repetición del taller se puede encontrar aquí y las diapositivas se pueden encontrar aquí.
¿Quieres hacer lo que hicimos?
- ¡Regístrate aquí en IBM Cloud para comenzar!
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]]>The post Tutorial: cómo crear un asistente de voz con Twilio y Watson Assistant first appeared on Planeta Chatbot.
]]>El 11 de octubre, Khalil y yo realizamos un seminario web sobre cómo se hace un chatbot activado por voz y cuán fáciles son los pasos para hacerlo, cubrimos varias tecnologías como Watson Assistant, Watson Speech to Text, Watson Text to Speech, Watson Voice Agent y los integró con Twilio y viceversa. Además, también hablamos sobre la canalización de hacer un chatbot, sobre el diseño conversacional, así como los pasos involucrados y qué cosas debemos cuidar al hacer un diseño conversacional.
El seminario web se dividió en dos partes, la primera parte la dirigí yo mismo (Fawaz), donde hablé sobre qué son exactamente los chatbots, los tipos de chatbots y cómo encajan como último paso en nuestro ciclo de IA, y lo haría Diga que este es el paso final, ya que se trata de una herramienta externa a través de la cual sus clientes / usuarios pueden realmente interactuar con las capacidades basadas en IA dentro de su solución y tener una interacción de humano a humano (con increíbles habilidades analíticas) para obtener respuestas. a sus preguntas. También hablé sobre los bots de voz y sus usos, sobre cómo causan menos fricciones cuando se trata de la comunicación entre tu empresa y tu cliente, además de permitirles obtener información de forma interactiva. Después de presentar los servicios Watson y Twilio, la etapa se pasó a Khalil para hacer una demostración sobre cómo alguien (incluidos todos nosotros) puede implementar un agente de voz utilizando Twilio y Watson Assistant.
Khalil comenzó a hablar sobre todos los servicios involucrados y le contó a la audiencia sobre el caso de uso del día, y estábamos creando un chatbot habilitado por voz para ayudar a las personas con las pruebas de COVID-19. Luego, Khalil procedió a implementar los servicios de Watson y explicó lo fácil que es usar todos y cada uno de ellos, y luego implementó el SIP Trunking en Twilio para conectar el servicio de agente de voz a Twilio y viceversa, una vez que terminó, Decidió llamar al número proporcionado por Twilio e hizo algunas preguntas basadas en COVID-19, como los síntomas adyacentes y los procedimientos utilizados para las pruebas, que resultó ser un resultado sorprendente (que se puede ver en la grabación que proporcionaré abajo).
Ahora, después de leer todo esto, seguro que estás muy interesado en cómo puedes implementar una de estas soluciones por tu cuenta. Bueno, no te preocupes, puedes encontrar todos los recursos, las instrucciones y la grabación del seminario web a continuación y hacerlo tú mismo. Y si tienes alguna pregunta, puedes escribirme a mi (Fawaz) o con Khalil en cualquier momento.
- Regístrate en IBM Cloud: http://ibm.biz/WatsonTwilio
- Práctica: http://ibm.biz/WTHandsOn
- Diapositivas: http://ibm.biz/WTSlides
- Grabación: https://www.crowdcast.io/e/voice-agent-twilio
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