Este 2019 Google Cloud Summit México tuvo sede en un emblemático espacio: el Hipódromo de Las Américas.
Google Cloud se preguntó cómo el poder del análisis de Cloud AutoML puede estimar el rendimiento de los caballos y sus jinetes durante una carrera realizada en el marco del Summit.
Cloud AutoML es un conjunto de productos de aprendizaje automático que permite a los desarrolladores entrenar modelos de machine learning específicos para las necesidades de su organización de manera sencilla en una interfaz amigable y en poco tiempo.
En sus marcas, listos, fuera…
En el Hipódromo de Las Américas, el primer reto fue el de limpiar la base de datos. El objetivo era definir las métricas más relevantes para predecir qué équido podría ser el ganador. Entre toda la información se utilizaron seis criterios: peso del jinete, edad del caballo, sexo del caballo, calificación de velocidad, rango de tiempo de victoria y rango de tiempo del équido.
Una vez que la limpieza de datos fue realizada comenzó el proceso de entrenamiento al modelo de aprendizaje automático con BigQuery. Al finalizar el procedimiento, se pudo entrenar fácilmente los modelos de aprendizaje automático de Cloud AutoML. El proceso es sencillo: se carga el archivo con los datos y el servicio automáticamente entrena un modelo con base en estos. Entonces se puede empezar a hacer predicciones.
Pero no se necesita ser un científico de datos para utilizar Cloud AutoML, cualquier persona u organización puede tomar datos, correr un modelo y empezar a hacer predicciones de manera sencilla, sin necesidad de administrar infraestructura ni entrenar a su personal en temas matemáticos complejos, de forma muy fácil y rápida.
Finalmente, con ayuda de estos modelos, se creó una aplicación en App Engine, servicio de alojamiento web que permite ejecutar aplicaciones sobre la infraestructura de Google. Los usuarios jugaron con los criterios seleccionados por Google Cloud a través de la app y al elegir qué criterios querían tomar en cuenta, ésta les recomendó a qué caballo seleccionar. Más tarde, pudieron ver al équido elegido en acción durante la emocionante carrera.
Este ejercicio demostró a los asistentes del evento cómo funcionan estas soluciones por separado y en conjunto, así como los beneficios que pueden traer a sus negocios al permitirles tomar grandes cantidades de datos históricos, entrenar modelos a partir de ellos y empezar a hacer predicciones que les sean útiles.
Potencial de Google Cloud
Las aplicaciones de estas herramientas tienen potencial para todo tipo de industrias: salud y atención médica, servicios financieros, medios y entretenimiento, manufactura, retail, sector público y educación. Permiten:
- La predicción de riesgos
- Fidelidad de clientes
- Preferencias, tendencias
- Información relevante
Por ejemplo en la industria de medios, The Telegraph ha empleado AutoML para clasificar contenido histórico y cifras con el objetivo de hacerlo más accesible para sus periodistas. Otro caso es el de la compañía dedicada al comercio de materiales para la construcción, Standard Industries, que utiliza la herramienta para construir modelos de machine learning que tienen la capacidad de predecir la demanda de sus clientes y modificar los precios de acuerdo a ésta.
Las posibilidades son infinitas, afirma Google Cloud.
