book

Inteligencia empresarial basada en IA

Name: Inteligencia empresarial basada en IA
Author: Tobias Zwingmann
ISBN: 9781098196905

by Tobias Zwingmann

September 2024

Intermediate to advanced

392 pages

10h 22m

Spanish

O'Reilly Media, Inc.

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Prefacio
Quién debería leer este libroMicrosoft Power BI y AzureObjetivos de aprendizajeNavegar por este libroConvenciones utilizadas en este libroUtilizar ejemplos de códigoAprendizaje en línea O'ReillyCómo contactar con nosotrosAgradecimientos
1. Crear valor empresarial con la IA
Cómo la IA está cambiando el panorama del BICasos comunes de uso de la IA para el BIAutomatización y facilidad de usoMejores previsiones y pronósticosAprovechar los datos no estructuradosIntuir la IA y el Aprendizaje AutomáticoMapeo de ideas de casos de uso de IA para el impacto empresarialResumen
2. Del BI a la Inteligencia para la Toma de Decisiones: Evaluación de la viabilidad de los proyectos de IA
Dar prioridad a los datosEvaluar la preparación de los datos con el Marco 4VCombinar las 4V para evaluar la preparación de los datosElegir fabricar o comprar servicios de IAIA como servicioPlataforma como servicioInfraestructura como servicioPropiedad integralArquitecturas básicas de los sistemas de IACapa de usuarioCapa de datosCapa de análisisConsideraciones éticasCrear una hoja de ruta de casos de uso priorizadosMezcla campeones y victorias rápidasIdentificar las fuentes de datos comunesConstruye una visión convincenteResumen
3. Fundamentos del aprendizaje automático
El proceso de aprendizaje automático supervisadoPaso 1: Recopilar datos históricosPaso 2: Identificar características y etiquetasPaso 3: Divide tus datos en conjuntos de entrenamiento y de pruebaPaso 4: Utilizar algoritmos para encontrar el mejor modeloPaso 5: Evaluar el modelo finalPaso 6: ImplementaciónPaso 7: Realizar el mantenimientoAlgoritmos populares de aprendizaje automáticoRegresión linealÁrboles de decisiónMétodos de aprendizaje conjuntoAprendizaje profundoProcesamiento del Lenguaje NaturalVisión por ordenadorAprendizaje por RefuerzoEvaluación de modelos de aprendizaje automáticoEvaluación de modelos de regresiónEvaluación de los modelos de clasificaciónEvaluación de los modelos de multiclasificaciónErrores comunes del aprendizaje automáticoError 1: Utilizar el aprendizaje automático cuando no lo necesitasError 2: Ser demasiado avariciosoError 3: Construir modelos demasiado complejosError 4: No parar cuando tienes suficientes datosError 5: Caer en la maldición de la dimensionalidadError 6: Ignorar los valores atípicosError 7: Dar por sentada la infraestructura en la nubeResumen
4. Creación de prototipos
¿Qué es un prototipo y por qué es importante?Prototipos en Inteligencia de NegocioEl kit de herramientas de creación de prototipos de IA para este libroTrabajar con Microsoft AzureRegístrate en Microsoft AzureCrear un espacio de trabajo Azure Machine Learning StudioCrear un Recurso Informático AzureCrear Azure Blob StorageTrabajar con Microsoft Power BIResumen
5. Análisis descriptivo potenciado por IA
Caso práctico: Consulta de datos con lenguaje naturalPlanteamiento del problemaResumen de la soluciónPaseo por Power BICaso práctico: Resumir datos con lenguaje naturalPlanteamiento del problemaResumen de la soluciónPaseo por Power BIResumen
6. Análisis de diagnóstico con IA
Caso práctico: Información automatizadaPlanteamiento del problemaResumen de la soluciónPaseo por Power BIResumen
7. Análisis predictivo potenciado por IA
Requisitos previosAcerca del conjunto de datosCaso práctico: Automatizar las tareas de clasificaciónPlanteamiento del problemaResumen de la soluciónEntrenamiento de modelos con Microsoft Azure Walk-Through¿Qué es un trabajo AutoML?Evaluación de los resultados de AutoMLImplementación de modelos con Microsoft Azure - Guía prácticaObtener predicciones del modelo con Python o RInferencia de modelos con Power BI Walk-ThroughConstruir el Cuadro de Mando Potenciado por IA en Power BICaso práctico: Mejorar la predicción de los KPIPlanteamiento del problemaResumen de la soluciónEntrenamiento de modelos con Microsoft Azure Walk-ThroughImplementación de modelos con Microsoft Azure - Guía prácticaObtener predicciones del modelo con Python o RInferencia de modelos con Power BI Walk-ThroughConstruir el Cuadro de Mando Potenciado por IA en Power BICaso práctico: Automatizar la detección de anomalíasPlanteamiento del problemaResumen de la soluciónHabilitación del servicio de IA en Microsoft Azure - Guía prácticaObtener predicciones del modelo con Python o RInferencia de modelos con Power BI Walk-ThroughConstruir el Cuadro de Mando Potenciado por IA en Power BIResumen
8. Análisis prescriptivo basado en IA
Caso práctico: Recomendación de la siguiente mejor acciónPlanteamiento del problemaResumen de la soluciónConfigurar el servicio de IACómo funciona el aprendizaje por refuerzo con el Servicio PersonalizadorConfiguración de los blocs de notas AzureSimular las interacciones de los usuariosEjecutar la simulación con PythonEvaluar el rendimiento del modelo en Azure PortalInferencia de modelos con Power BI Walk-ThroughConstruir el Cuadro de Mando Potenciado por IA en Power BIResumen
9. Aprovechar los datos no estructurados con IA
Caso práctico: Obtener información a partir de datos de textoPlanteamiento del problemaResumen de la soluciónConfigurar el servicio de IAConfigurar la canalización de datosInferencia de modelos con Power BI Walk-ThroughConstruir el Cuadro de Mando Potenciado por IA en Power BICaso práctico: Análisis sintáctico de documentos con IAPlanteamiento del problemaResumen de la soluciónConfigurar el servicio de IAConfigurar la canalización de datosInferencia de modelos con Power BI Walk-ThroughConstruir el Cuadro de Mando Potenciado por IA en Power BICaso práctico: Contar objetos en imágenesPlanteamiento del problemaResumen de la soluciónConfigurar el servicio de IAConfigurar la canalización de datosInferencia de modelos con Power BI Walk-ThroughConstruir el Cuadro de Mando Potenciado por IA en Power BIResumen

10. Unirlo todo: Crear un panel de análisis de clientes basado en IA
Planteamiento del problemaResumen de la soluciónPreparación de los conjuntos de datosAsignar un recurso informáticoConstruir el flujo de trabajo MLAñadir datos de sentimiento al flujo de trabajoImplementación del flujo de trabajo para la inferenciaConstruir el Cuadro de Mando Potenciado por IA en Power BIDetección de anomalíasAnálisis PredictivoAnálisis descriptivos con IADatos no estructuradosResumen
11. Dar los siguientes pasos: Del prototipo a la producción
Descubrimiento frente a entregaCriterios de éxito para la entrega de productos de IAPersonasProcesosDatosTecnologíaMLOpsEmpieza entregando incrementos completosConclusión
Índice
Sobre el autor

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Sobre el autor

Tobias Zwingmann es un experimentado científico de datos con una sólida formación empresarial. Tiene más de 15 años de experiencia profesional en un entorno corporativo, donde ha sido responsable de crear casos de uso de la ciencia de datos y desarrollar una estrategia de datos para toda la empresa. También es cofundador de la startup alemana de IA RAPYD.AI y tiene la misión de ayudar a las empresas a adoptar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial con mayor rapidez, logrando al mismo tiempo un impacto empresarial significativo.

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