Creación de sistemas de aprendizaje automático con un almacén de características

Capítulo 1. Creación de sistemas de aprendizaje automático

Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: [e-mail]

Imagina que te han encargado elaborar una previsión financiera para el próximo ejercicio. Decides utilizar el aprendizaje automático (ML), ya que hay muchos datos disponibles, pero, como era de esperar, los datos están repartidos en muchos lugares diferentes: en hojas de cálculo y en muchas tablas diferentes del almacén de datos. Llevas varios años trabajando en la misma organización y no es la primera vez que te encargan esta tarea. Hasta la fecha, el resultado final de tu modelo ha sido una presentación en PowerPoint con las proyecciones financieras. Cada año, has entrenado un nuevo modelo, tu modelo solo ha realizado una predicción y has dado por terminado el trabajo. Cada año, has empezado prácticamente desde cero. Tenías que encontrar las fuentes de datos (otra vez), volver a solicitar acceso a los datos para crear las características de tu modelo y, a continuación, buscar el cuaderno Jupyter del año pasado y actualizarlo con los nuevos datos y las mejoras de tu modelo.

Este año, sin embargo, te das cuenta de que puede valer la pena invertir tiempo en construir el andamiaje para este proyecto, de modo que tengas menos trabajo que hacer el año que viene. Así que, en lugar de entregar un PowerPoint, decides crear un panel de control. En lugar de solicitar acceso puntual a los datos, creas canalizaciones ...