#MLNET – Entendiendo el paso a paso del Hola Mundo

Buenas!

Hoy mientras grabábamos un podcast sobre ML.Net, surgió la pregunta sobre cómo se procesan los datos en Machine Learning .Net. Pues bien, volvamos al ejemplo anterior que cree en el post pasado y veamos el paso a paso de este.

Resumiendo, y mucho, estos son los pasos para entrenar un modelo y realizar una predicción:

  • Creamos una Machine Learning Pipeline
  • Cargamos en memoria un archivo de datos que utilizaremos para entrenar nuestro modelo
  • Trabajamos sobre las columnas, definiendo Labels y Features
  • Entrenamos el modelo
  • Utilizando el modelo realizamos una predicción sobre un nuevo set de datos

Pues bien, para conocer un poco lo que sucede en cada uno de estos pasos veamos los siguientes puntos de depuración

Una vez que tenemos creado el Pipeline y cargado el archivo de datos inicial, podemos ver que el mismo posee una serie de columnas y filas. En este caso, la definición de las columnas se obtiene de la clase [AgeRangeData] que es el tipo que definimos para la carga de datos.

I1

En las filas, podemos ver que tenemos los valores separados por un [|], con los datos del CSV original.

En el siguiente paso, definimos que la columna de trabajo Label será tratada como un diccionario. Este paso convierte todos los valores de esta columna en numéricos para luego poder trabajar con los mismos.

I2

Linea, 17, en este paso se definen las Features. En este caso, es una agregación de las columnas [AgeStart] y [AgeEnd]. En la siguiente imagen podemos ver como el Pipeline, agrega estos valores al final de cada fila y se agregan también como una nueva columna.

I3

En este punto ya tenemos todos los datos preparados para elegir un algoritmo de aprendizaje y entrenar nuestro modelo.

I4

En siguientes posts comentare otros escenarios en los que podemos utilizar ML.Net.

Happy Coding!

Saludos @ Toronto

El Bruno

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