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Machine Learning y ML.Net

viernes, 2 de julio de 2021 Sin comentarios

La definición más básica de tecnologías de la información es la aplicación de la tecnología para resolver problemas empresariales u organizativos a gran escala. Inicialmente han sido en el ámbito del cálculo, tareas recursivas o procesamiento de gran número de datos, donde se puedan sacar ventajas de la computación. Cuando las tecnologías llevan a un dispositivo a adquirir y aplicar conocimiento y llevar a cabo comportamiento inteligente, entonces hablamos de inteligencia artificial, permitiendo así construir sistemas inteligentes para diferentes áreas de aplicación.
Para ello, estos sistemas inteligentes requieren combinar distintas tecnologías, abarcando desde la generación o captura de datos, el procesamiento de los datos con infraestructuras de computación adecuadas, la analítica de los datos, y el soporte al aprendizaje automatizado o la toma de decisiones.

Un campo de la inteligencia artificial es machine learning. Entendemos por machine laerning, conseguir que las computadoras hagan predicciones sin ser programadas explícitamente. Machine learning se usa para resolver problemas que son difíciles (o imposibles) de resolver con programación basada en reglas (por ejemplo, instrucciones if y bucles for). Un paso más en machine learning, aprendizaje automático, es cuando se introducen redes neuronales, que permiten que este aprendizaje automático sea más profundo y más complejos los conceptos que pueda aprender, se habla entonces de Deep Learning.

En esta entrada, nos referimos a ML.Net, que Microsoft lanzó en 2018 como preview, un marco de machine learning gratuito, multiplataforma y de código abierto diseñado para llevar el poder de (ML) a las aplicaciones .NET para una variedad de escenarios.
ML.NET es algo más que una biblioteca de Machine Learning que ofrece un conjunto específico de características; ofrece una API de alto nivel y un marco integral que no solo aprovecha sus propias características de ML sino que también simplifica otras bibliotecas y tiempos de ejecución de infraestructura de ML de nivel inferior.

En este ejemplo, se ha usado la bb.dd Northwind, que consiste en las operaciones de una empresa de exportación / importación en el sector de la alimentación, como catálogo de pedidos, y usar SVD (singular value decomposition) / One Class-Matrix Factorization, como modelo que muestre un ranking de productos a recomendar para los items en el pedido. La web puede verse en https://northwindml.azurewebsites.net/.

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