COLEGIO DE INGENIEROS DEL PERÚ C.D. ANCASH - CHIMBOTE

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Azure Bot, Cognitive Services, AML en tiempos de COVID 19

Miguel Arturo Valle PelaezMicrosoft MVP IA

Director IEPI@mavpelaez



Machine Learning: Como disciplina del area del conocimiento de la IA en

nuestros procesos cotidianos

Nuestros datos estan preparados para el machine learning?

Hoy, cada organización aspira a ser un líder en la adopción de Últimos avances

tecnológicos.

El éxito de tal adopción en el último año se ha logrado aprovechando los datos

que rodea a las empresas


COLEGIO DE INGENIEROS DEL PERÚC.D. ANCASH - CHIMBOTE Ciclo de vida análisis de los datos

PlanificarModelo

3

Explorar

1

Elaborarmodelo

4

PrepararDatos

2

Comunicar

5

Utilizar

6

Explorar

1

• Excel • SQL Server• Csv

PrepararDatos

2

PlanificarModelo

3

• Análisis Detallado de los datos• ¿Cuántos registros debo ver?• ¿Dónde están los problemas?

• Escoja un modelo para probar

• Obtener todo el camino a través de su análisis

• Desarrollar modelo analítico predictivo

Elaborarmodelo

4

• Piense críticamente en cada paso

• ¿Qué es lo que los usuarios necesitan?

Comunicar

5

• Diseño de interfaces• Aplicación de Algoritmos

predictivos serie de tiempo• Realiza la toma de datos de

sensores

Utilizar

6

• Arquitectura de sistemas usando patrones mostrar los reportes y la analítica a los usuarios ligados al proyecto para la toma de decisiones oportunas

COLEGIO DE INGENIEROS DEL PERÚC.D. ANCASH - CHIMBOTE Lo que vemos o escuchamos de IoT

Activos de mediciónSmart homesSmart cities

Sensores Remotos / Actuadores Tracking de ObjetosWearables / Fitness

Dispositivos médicos Iot industrial Monitoreo energético



Proceso efecto magnetico


Matematica fisica en ML




DESKTOP WEB CLOUD MOBILE GAMING IoT AI

.NET

ML.NET: Tu plataforma para construir cualquier cosa


ML.NETUn marco de aprendizaje automático de código abierto y multiplataforma

Creado para desarrolladores

de .NET

ML personalizado hecho fácil con

herramientas

Extendido con TensorFlow y más

De confianza yprobado a escala

C#F#


ML.NET corre en cualquier lugar

Sorporta Frameworks:

.NET Core (Natively)

.NET Framework (Natively)

Python with NimbusML (Python bindings)

Sorporta arquitectura procesador.

x64

x86

COLEGIO DE INGENIEROS DEL PERÚC.D. ANCASH - CHIMBOTE ML.NET Construir Modelo

Accesible machine learning in Visual Studio

• Una interfaz de usuario simple para construir fácilmente modelos ML personalizados con ML automatizado

• Cargar desde archivos y bases de datos

• Generar código para capacitación y consumo.

• Ejecuta todo local

• Download VS vsix:

• http://aka.ms/mlnetmodelbuilder

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Thank you!Miguel Valle PelaezMicrosoft MVP IA@mavpelaez

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