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Te dejamos 3 ejemplos explicados de Machine Learning en Python usando Regresión Lineal.

Qué es Machine Learning

El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que aplica modelos matemáticos para dotar a un computador de cierta capacidad de aprendizaje, utilizando datos históricos.

Qué es Regresión Lineal

La Regresión Lineal es un método estadístico que estudia la relación entre variables continuas y es utilizada para predecir el valor de una variable dependiente con base en el valor de otras variables independientes.

En la figura anterior suponga que en el eje horizontal representa el salario de una persona, y el eje vertical representa el valor de su casa. Vemos una correlación, entre más gana una persona, mayor es el valor de su casa. Claro, no siempre es así. Vemos que siempre hay personas que tienen un menor salario, pero cuentan con casas cuyo valor es superior a la casa de algunos que ganan más que él.

En el ejemplo anterior, la idea de la Regresión Lineal es darle a la computadora un valor X (salario) y que nos prediga qué valor y (costo de la casa) tendrá.

Machine Learning en Python

Python es un lenguaje de programación que nos ahorra realizar todos los cálculos y operaciones manuales que se realizan con los datos. Al utilizar Python para hacer Machine Learning aprovechamos la capacidad de la computadora para analizar muchos datos.

Python utiliza la librería Scikit-Learn. Scikit-Learn o sklearn es, entonces, una biblioteca para realizar Machine Learning en Python.

Si aun no instalas sklear, puedes hacerlo usando pip

Ejemplos explicados de Machine Learning

Ejemplo 1. Usar un dataset ya incluido

Vamos a necesitar datos, para entrenar un modelo, que nos sirva para realizar predicciones que utilizan regresión lineal. ¿Cómo obtener esos datos? Bueno, para nuestro primer ejemplo, podemos utilizar los datos que ya trae sklearn.

Librerías

La primera linea la necesitamos para obtener un dataset de ejemplo.

La segunda línea la utilizaremos para realizar la Regresión Lineal.

La tercera línea importa pandas, una librería de Python para el tratamiento de datos.

Cargar el dataset

En ésta linea cargamos un dataset de ejemplo que ya viene con sklearn. Contiene una cantidad de datos sobre propiedades (casas) en Boston.

Configurar las variables objetivo e independientes.

La variable objetivo es ese dato que queremos predecir. Y las variables independientes son esos valores que (según un análisis previo) concluimos influyen en la variable objetivo.

El dataset de ejemplo, ya trae configurados la variable objetivo y las variables independientes. Nosotros las vamos a pasar a nuestras propias variables.

Creamos el modelo

Vamos a crear un modelo con los parámetros por defecto

Método fit

Ajustamos nuestro modelo pasándole los datos de entrenamiento y la variable objetivo.

Método predict

Ya podemos realizar predicciones. Ahora solo vamos a utilizar los mismos datos de entrenamiento, y veremos qué valor hubiese predicho el sistema. Sólo mostraremos los primeros 5 valores.

En la primera línea, usamos el método predict, con los mismos valores independientes que ya tiene.

En la segunda linea tenemos un for, que asigna dos valores, y y y_pred. La función zip toma un valor de "objetivo" y lo relaciona con uno de "predicciones". Dentro del for imprimimos esos dos valores. Como le indicamos [:5] solo nos muestra los primeros 5.

Resultados

Observamos que, si le hubiésemos pasado los mismos datos que tiene ya el modelo, él hubiese predicho valores bastante cercanos a los reales.

Ejemplo 2. Usar un dataset externo

Vamos a utilizar un dataset con información sobre películas. El enlace de éste dataset está aquí:

Importamos librerías

Leemos el dataset

Si abres el archivo movies2.csv verás que contiene distintos valores. Para realizar la regresión lineal solo necesitamos los valores numéricos.

Seleccionar solo los valores numéricos

Aunque ya seleccionamos solo los valores numéricos, algunos de éstos contienen valores NaN (No es un número), por lo que vamos a reemplazarlos por 0.

Configurar las variables objetivo e independientes.

En nuestro caso deseamos predecir a cuánto ascenderá el monto de ventas de cierta película. Por lo que estableceremos eso como nuestra variable objetivo. Las variables independientes serán todas las demás variables numéricas que no son el objetivo.

Creamos el modelo y lo ajustamos

Agregamos las predicciones como una nueva columna del dataset original

En la línea anterior, al dataset original ("peliculas"), le agregamos una nueva columna ("ventas_prediccion") que contendrá el resultado de la predicción pasando todos los datos de las variables independientes.

Mostrar solo los campos ventas y ventas_predicción

En la línea anterior imprimimos las columnas ventas y ventas_predicción, solo los primeros 5 resultados.

Resultados

La columna ventas, son las ventas reales, y la columna ventas_prediccion son los datos que el sistema hubiese predicho si le hubiéramos pasado los datos correspondientes a sus variables independientes.

Ejemplo 3. Usar nuestros propios datos

Imaginamos que hemos ido recopilando nuestros propios datos. En el siguiente ejemplo tenemos un CSV (un archivo separado por comas) con información sobre "ventas".

El campo edad se refiere a la edad del cliente, la columna cantidad se refiere a la cantidad de personas que iban con esa persona, la columna vehiculo indica si llegó o no en un vehículo particular, la columna pago se refiere a su forma de pago (efectivo, tarjeta de credito, débito o vales), y por último la columna monto que indica cuánto compró.

Deseamos un modelo al que le indiquemos edad, cantidad de acompañantes, vehículo y forma de pago y el nos prediga cuánto va a comprar esa persona.

Librerías a utilizar

Leer el archivo y establecer las variables objetivo e independientes

El archivo que usamos lo puedes obtener aqui. Es un archivo muy pequeño y la información no corresponde a datos reales.

Creamos el modelo y lo ajustamos

Creamos un conjunto solo con los datos ventas reales y ventas de predicción.

Éste paso no es imprescindible, pero lo usaremos para graficar

Realizamos una predicción

Imagine que viene una persona de 41 años, solo, en su propio vehículo y pagando en efectivo. Entonces la lista sería: [41,1,1,1]. Vamos a pasarle ese datos al modelo y que nos prediga cuánto comprará esa persona.

Observamos que una persona con esas características compraría: $1,139.31

Cabe aclarar que son datos ficticios y que no necesariamente los valores de la variable independiente están correlacionados con la variable objetivo. Solo usamos éstos datos para ejemplificar el proceso.

Graficación

Podemos ver los valores de ventas reales vs los de ventas_predicción, usando un gráfico, mostrando solo las primeras 50.

Observamos el siguiente resultado

Éste modelo aún puede mejorar. Sin embargo, esperamos que te hayan servido éstos ejemplos explicados de Machine Learning usando Regresión Lineal.

¿Aprendes mejor viéndolo en video? Checa éste.

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opiniones

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3 ejemplos explicados de Machine Learning en Python - Regresión Lineal

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Te dejamos 3 ejemplos explicados de Machine Learning en Python usando Regresión Lineal. El Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial que aplica modelos matemáticos para dotar a un computador de cierta capacidad de aprendizaje, utilizando datos históricos.

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Las principales organizaciones ya están aprovechando la tecnología que imita el comportamiento de la mente humana, para atraer clientes y reforzar las operaciones comerciales. Tan es así que la Inteligencia Artificial (IA) y el machine learning (ML) serán las tecnologías más importantes para el 30% de los CIO en el 2020, según estimaciones de Gartner.

Los temores iniciales sobre IA y el aprendizaje automático (o machine learning) se utilizan para desplazar puestos de trabajo, con más del 67% de los ejecutivos de negocios encuestados por PwC, la cual destaca que ayudará a personas y máquinas a trabajar mejor juntas. Reconociendo la oportunidad de mover la aguja para sus negocios, algunos CIO están experimentando, construyendo e incluso patentando nuevas tecnologías de Inteligencia Artificial y machine learning. Estos líderes de TI comparten sus casos de uso de ML con CIO.

La IA aumenta la investigación de valores

Putnam Investments, un proveedor de fondos mutuos y otros planes de jubilación, considera a la Inteligencia Artificial y al machine learning como guías para el CIO. Los analistas trabajan en estrecha colaboración con los científicos de datos de Putnam para crear los hechos que ayudan a obtener información a partir de grandes cantidades de datos. Putnam también está trabajando en algoritmos que recomendarán las perspectivas de ventas más importantes.

Cuenta con una combinación de ingenieros de software, científicos de datos, analíticos y proveedores y ha creado un centro de excelencia en ciencia de datos, que es esencialmente la base para los esfuerzos de IA y ML que apoyan a las partes interesadas de negocios.

El trabajo de IA y aprendizaje automática es parte de la transformación digital más amplia de la compañía, que implica la modernización de la infraestructura de TI con la computación en la nube y la creación de una plataforma única para ejecutar el negocio.

Consejo clave: las organizaciones deben tomarse su tiempo y establecer las expectativas de forma adecuada, entendiendo que las primeras ideas darán lugar a nuevas preguntas en lugar de a respuestas.

AI hace que las finanzas sean menos exigentes

Intuit está acelerando los esfuerzos de inteligencia artificial / aprendizaje automático, está utilizando Amazon Web Services para ayudar a su QuickBooks Chatbot a comprender mejor y procesar el lenguaje natural, unido a la plataforma de datos grandes de Verizon. Un área de enfoque creciente está guiando a los usuarios a través de los cientos de categorías que informan a Quickbooks.

El TurboTax de la compañía usa inteligencia artificial para ayudar a los usuarios hasta con un 40% de tiempo de preparación de impuestos y el esfuerzo para recuperar documentos. La compañía está utilizando en el aprendizaje y la tecnología en la nube de AWS para agilizar las tareas.

Consejo clave: cultivar algoritmos de sonido requiere atraer al talento de ingeniería adecuado para resolver desafíos empresariales reales.

Los datos históricos predicen el rendimiento futuro

Riverbed Technology, un proveedor de software diseñado para mejorar el rendimiento de las redes de área amplia, está probando cómo usar ML para injerir datos de múltiples fuentes en toda la cadena de suministro de la compañía para generar mejores perspectivas comerciales. También podría incluir el uso de machine learning para sintonizar automáticamente configuraciones de rendimiento y detectar amenazas de ciberseguridad además de la creación de un lago de datos único desde el cual se pueden extraer conocimientos empresariales.

Consejo clave: una estrategia sensata para la IA y ML requiere un enfoque prudente.

Banking mejores perspectivas para el cliente

Como muchos bancos grandes, el banco de Estados Unidos ha recopilado una gran cantidad de datos de clientes. Y al igual que la mayoría de los bancos, ha tenido problemas para obtener información procesable a partir de estos datos. Durante los últimos meses, la tecnología Einstein AI / ML de salesforce.com ha conseguido aumentar la personalización en el mercado de la pequeña empresa, la venta al por mayor, la riqueza comercial y las unidades de banca comercial. También ayuda al Banco de Estados Unidos a encontrar patrones que los humanos quizá no vean.

Consejo clave: tome un enfoque de prueba y aprendizaje para la inteligencia artificial y machine learning y sea paciente. Pero también prepárese para escalar cosas que están funcionando.

Machine Learning elimina trabajo, haciendo que el trabajo sea más productivo

Para Ed McLaughlin, presidente de operaciones y tecnología de MasterCard, dice que el machine learning impregna todo lo que hacemos "MasterCard está utilizando machine learning para el trabajo pesado ", o tareas repetitivas y manuales, liberando a los humanos para realizar trabajos que agreguen productividad y valor.

La tarjeta de crédito también está utilizando herramientas de aprendizaje automático para aumentar la gestión del cambio en su ecosistema de productos y servicios. Mastercard está usando machine learning para detectar anomalías en su sistema que sugieren que los hackers están tratando de obtener acceso. McLaughlin también puso una "red de seguridad" en la red; cuando encuentra un comportamiento sospechoso, activa los interruptores que protegen la red.

Consejo clave: en lo que se refiere a McLaughlin, IA/ML son sólo herramientas de amplio conjunto de herramientas del procesador de pagos. A pesar de todas las brillantes nuevas herramientas en el mercado, dice que no deberías confiar en ellos para arreglar mágicamente problemas del negocio.

La inteligencia artificial como habilitador de productos y negocios

En Adobe Systems, la CIO Cynthia Stoddard ha rediseñado su departamento con un "Data- modelo operativo impulsado ", confiando en el análisis basado en Hadoop para obtener una mejor visión tanto para administrar TI como para el negocio. Como parte de la estrategia basada en datos, Stoddard dice que está experimentando con machine learning para ayudar a analizar el sistema. El razonamiento es, si el sistema ve los acontecimientos que podrían ocurrir, el sistema puede ser proactivo para eliminar o mitigar los eventos negativos antes de que ocurran. También está estudiando la tecnología de chatbot para las solicitudes de soporte de TI.

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Historias de éxito implementando aprendizaje automático

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Las principales organizaciones ya están aprovechando la tecnología que imita el comportamiento de la mente humana, para atraer clientes y reforzar las operaciones comerciales. Tan es así que la Inteligencia Artificial (IA) y el machine learning (ML) serán las tecnologías más importantes para el 30% de los CIO en el 2020, según estimaciones de Gartner.

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Caso de exito de Oleoducto OCENSA en Colombia

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Caso de exito de Oleoducto OCENSA en Colombia

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Se utilizó Machine Learnig para la prediccion de fallas en el oleoducto. Por medio de las características de las redes neuronales recurrentes, lo que se hace es recibir todos los datos, dándole una importancia a las señales de peso que reciben. Así, dependiendo qué tan importantes son, se pueden ir tomando soluciones acertadas.
https://oilchannel.tv/noticias/caso-de-exito-con-machine-learning-oleoducto-ocensa-en-colombia

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Caso de éxito con Machine Learning: Oleoducto Ocensa en Colombia

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Oleoducto Central Ocensa, es la plataforma más extensa y moderna para transportar crudo en Colombia. Transportan toda clase de crudos, livianos, pesados y mezcla. A través de una...

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6 casos de éxito con el uso del Machine Learning

Desde chatbots hasta análisis predictivos, los líderes de TI comparten cómo están utilizando la inteligencia artificial y el machine learnig para generar conocimientos empresariales y nuevos servicios.

Las organizaciones líderes ya están aprovechando la tecnología, que imita el comportamiento de la mente humana, para atraer a los clientes y reforzar las operaciones comerciales. Y la tendencia solo ganará más tracción en los próximos años, ya que la inteligencia artificial y el machine learning serán una de las cinco principales prioridades de inversión para más del 30 por ciento de los CIO para 2020, según Gartner .

Los temores iniciales sobre el uso de IA y ML para desplazar trabajos parecen estar disipándose, con más del 67 por ciento de los ejecutivos de negocios encuestados por PwC diciendo que la IA ayudará a los humanos y las máquinas a trabajar mejor juntos . Reconociendo la oportunidad de mover la aguja para sus negocios, algunos CIO están experimentando, construyendo e incluso patentando nuevas tecnologías de IA y ML. Estos líderes de TI compartieron sus casos de uso de ML con CIO.com .

La IA aumenta la investigación de valores

Putnam Investments, un proveedor de fondos mutuos, planes 401 (k), IRA y otros planes de jubilación, considera que la inteligencia artificial y el machine learning son esenciales para impulsar una mejor cobertura de acciones por parte de los analistas de investigación de la firma de servicios financieros, le dice CIO Sumedh Mehta a CIO.com .

Los analistas trabajan en estrecha colaboración con los científicos de datos de Putnam para crear tesis que ayuden a obtener información a partir de grandes cantidades de datos, dice Mehta. Putnam también está trabajando en algoritmos que recomendarán los prospectos de ventas más importantes.

"Es un poder enormemente disruptivo y transformador y el motor de todo el negocio es la eficiencia y la productividad", dice Mehta de AI y ML.

Mehta, que se basa en una combinación de ingenieros de software, científicos de datos, análisis y proveedores, ha creado un centro de excelencia de ciencia de datos, que es esencialmente el punto cero para los esfuerzos de IA y ML que apoyan a las partes interesadas del negocio. Dice que sus socios comerciales "ilustrados" han adoptado estos enfoques para lograr una mejor automatización.

El trabajo de IA y ML es parte de la transformación digital más amplia de Putnam, que implica modernizar la infraestructura de TI con computación en la nube y crear una plataforma única en la que ejecutar el negocio.

Consejo clave: las organizaciones deben tomarse su tiempo y establecer expectativas de manera adecuada, entendiendo que las primeras ideas conducirán a nuevas preguntas en lugar de respuestas. "No existe un momento eureka cuando se trata de IA", dice Mehta. "No es el caso de que de repente su algoritmo produzca información que no conocía".

La IA hace que las finanzas sean menos exigentes

Intuit está acelerando los esfuerzos de IA y ML bajo Ashok Srivastava, quien se unió al fabricante de software financiero como director de datos en octubre.

Intuit está utilizando Amazon Web Services para ayudar a su chatbot QuickBooks Assistant a comprender y procesar mejor el lenguaje natural , dice Srivastava, quien se unió a la compañía después de construir la plataforma de big data de Verizon. Un área de enfoque creciente es guiar a los usuarios a través de los cientos de categorizaciones que informan a Quickbooks.

"Estamos tratando con más de mil millones de transacciones de QuickBooks y podemos optimizar las categorizaciones que ocurren con alta precisión", agrega Srivastava.

TurboTax de la compañía utiliza inteligencia artificial para ayudar a los usuarios a obtener su reembolso máximo al guiarlos a través del proceso de deducción detallada, lo que puede ahorrarles hasta un 40 por ciento del tiempo de preparación de impuestos y los esfuerzos para recuperar documentos.

La compañía está utilizando ML y tecnología en la nube de AWS para escalar más rápidamente, dice Srivastava.

Consejo clave: cultivar algoritmos sólidos requiere atraer al talento de ingeniería adecuado para resolver desafíos comerciales reales. Srivastava, quien también trabajó para el Centro de Investigación Ames de la NASA, actualmente está contratando ingenieros que pueden trabajar con tecnologías ML e AI para lograr los objetivos de la compañía.

Los datos históricos predicen el rendimiento futuro

Rich Hillebrecht tiene desafíos únicos como CIO de Riverbed Technology, un proveedor de software diseñado para mejorar el desempeño de redes de área amplia. Hillebrecht dice que está probando cómo usar ML para ingerir datos de múltiples fuentes a lo largo de la cadena de suministro de la empresa para impulsar mejores conocimientos comerciales.

"Queremos aplicar técnicas de aprendizaje automático para procesar muchos más datos de los que tendríamos normalmente", dice Hillebrecht a CIO . com

Por ejemplo, Riverbed puede combinar la gestión de pedidos y otros datos de ERP con datos históricos sobre el clima y otros factores para encontrar patrones que puedan predecir el rendimiento futuro. "Queremos ser más predictivos en términos de riesgo aguas abajo en términos de capacidad y nuestra capacidad para cumplir con los pedidos de los clientes", dice Hillebrecht.

Otros casos de uso de Riverbed podrían incluir el uso de ML para ajustar automáticamente las configuraciones de rendimiento y detectar amenazas de ciberseguridad. Hillebrecht prevé la creación de un lago de datos único del que se pueden extraer conocimientos empresariales.

Consejo clave: una estrategia sólida para la IA y el aprendizaje automático requiere un enfoque cauteloso. Hillebrecht dice que está evaluando cuidadosamente las herramientas y tecnologías, incluido IBM Watson.

Aprovechando mejores conocimientos de los clientes

Como muchos grandes bancos, US Bank ha recopilado una gran cantidad de datos de clientes. Y como la mayoría de los bancos, US Bank ha tenido problemas para obtener información útil a partir de estos datos. Bill Hoffman, director de análisis de US Bank, está trabajando para cambiar eso. Durante los últimos meses, ha estado utilizando tecnología Einstein AI / ML de para aumentar la personalización en las unidades de banca comercial, de patrimonio comercial, mayorista y de pequeñas empresas del banco. Salesforce.com

Por ejemplo, si un cliente buscó en el sitio web de US Bank información sobre préstamos hipotecarios, un agente de servicio al cliente puede hacer un seguimiento con ese cliente la próxima vez que visite una sucursal. También ayuda a US Bank a encontrar patrones que los humanos podrían no ver. Por ejemplo, el software puede recomendar que los agentes llamen a un cliente potencial en una industria en particular el jueves entre las 10 am y las 12 pm porque es más probable que atiendan el teléfono. Einstein también puede poner una invitación de calendario en el calendario del agente para recordarle que llame al candidato el jueves siguiente.

Estas capacidades llegan al núcleo de lo que muchas organizaciones de servicios financieros están tratando de hacer; cultivar una visión de 360 ​​grados de los clientes para recomendar servicios relevantes en el momento. "Nos estamos moviendo de un mundo que estaba describiendo lo que sucedió o lo que está sucediendo a un mundo que se trata más de lo que sucederá o debería suceder", dice Hoffman. "El valor fundamental es estar un paso por delante, anticipándose a las necesidades de nuestros clientes y el canal en el que quieren interactuar con nosotros".

Consejo clave: adopte un enfoque de prueba y aprendizaje para la IA y el aprendizaje automático y sea paciente. Pero también esté preparado para escalar cosas que están funcionando. "Siempre tenga al cliente en el centro", dice Hoffman. "Pregunte: ¿Cómo beneficiará esto al cliente?

ML elimina el 'trabajo duro', lo que hace que el trabajo sea más productivo

Ed McLaughlin, presidente de operaciones y tecnología de Mastercard , dice que ML "impregna todo lo que hacemos". Mastercard está utilizando ML para automatizar lo que él llama "trabajo duro" o tareas repetitivas y manuales, liberando a los humanos para que realicen trabajos que agreguen productividad y valor. "Está claro que hemos alcanzado un estado de la técnica en el que existe un caso claro de inversión para automatizar las tareas del lugar de trabajo", dice McLaughlin.

Mastercard también está utilizando herramientas de machine learning para aumentar la gestión de cambios en todo su ecosistema de productos y servicios. Por ejemplo, las herramientas de aprendizaje automático ayudan a determinar qué cambios están más libres de riesgos y cuáles requieren un escrutinio adicional. Finalmente, Mastercard está utilizando ML para detectar anomalías en su sistema que sugieren que los piratas informáticos están tratando de obtener acceso. McLaughlin también puso una "red de seguridad" en la red; cuando detecta un comportamiento sospechoso, dispara los disyuntores que protegen la red. "Contamos con sistemas de calificación de fraude que constantemente revisan las transacciones para actualizarlas y calificar la siguiente transacción que se realiza", dice.

Consejo clave: en lo que respecta a McLaughlin, AI / ML son solo herramientas en el amplio conjunto de herramientas del procesador de pagos. A pesar de todas las nuevas y brillantes herramientas del mercado, dice que los CIO no deberían confiar en ellas para solucionar mágicamente los problemas comerciales.

La IA como facilitador de productos y negocios

En el fabricante de software Adobe Systems, la CIO Cynthia Stoddard está reinventando su departamento con un "modelo operativo basado en datos", confiando en el análisis basado en Hadoop para obtener información para administrar mejor la TI y el negocio. Como parte de la estrategia basada en datos, Stoddard dice que está experimentando con ML para ayudar a analizar los tickets en el software de la mesa de ayuda para buscar tendencias en fallas del sistema. La idea es que si el sistema ve eventos que sugieren que podría ocurrir una interrupción, el sistema puede ser proactivo para eliminar o mitigar esos eventos antes de que provoquen fallas.

La identificación de patrones en las fallas de los servicios de TI, dice, también permitirá a Adobe crear algunas capacidades de "autocuración" para absorber el trabajo que su personal de TI hace actualmente. También está investigando la tecnología de chatbot para atender las solicitudes de soporte de TI de los empleados. El negocio comercial de Adobe también ha adoptado la IA. En noviembre de 2016, la compañía presentó Sensei , una capa de tecnología de inteligencia artificial que está aplicando a su producto para crear y publicar documentos, y para analizar y rastrear el desempeño de aplicaciones web y móviles.

Consejo clave: el uso de ML para identificar patrones es la clave para crear capacidades de autocuración. "Si sabe cómo lo solucionó, puede poner el componente de autocuración y eliminar el elemento humano de la ecuación", dice Stoddard.

Hablemos de potencializar tu negocio con Machine Learning

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6 casos de éxito con el uso del Machine Learning - Brita Inteligencia Artificial

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Las organizaciones líderes ya están aprovechando la tecnología, que imita el comportamiento de la mente humana, para atraer a los clientes y reforzar las operaciones comerciales. Y la tendencia solo ganará más tracción en los próximos años, ya que la inteligencia artificial y el machine learning serán una de las cinco principales prioridades de inversión para más del 30 por ciento de los CIO para 2020, según Gartner .