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Acelere el entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje automático

Resumen

Este Code Patterns enseña a los desarrolladores a entrenar rápidamente un algoritmo de aprendizaje automático utilizando el software de virtualización PowerAI a través de Nimbix.

Descripción

Este Code Patterns del desarrollador está diseñado para todos los que quieran incrementar la velocidad del aprendizaje automático, mostrándo cómo aprovechar el nuevo PowerAI de IBM para el aprendizaje automático. Usted utilizará Jupyter Notebook para presentar un ejemplo de aprendizaje automático con series temporales en IBM Power8®. El notebook se centra en la evaluación de la previsibilidad de los valores futuros del mercado financiero en el sector de la energía renovable mediante el examen de los mercados relacionados y la opinión identificada en los artículos de The New York Times.

Cuando haya completado este Code Patterns, sabrá cómo:

  • Extraer y formatear datos estructurados de varias fuentes externas
  • Extraer y formatear los datos no estructurados y utilizar los servicios cognitivos de IBM Watson™ para analizar el sentimiento de datos
  • Construir y entrenar redes neurales
  • Mostrar y compartir los resultados en Jupyter Notebooks

Este Code Patterns ayudará a los desarrolladores de aplicaciones que necesitan construir aplicaciones de aprendizaje automático potentes y mejorar rápidamente la velocidad de su aprendizaje automático. También es ideal para los desarrolladores que no tienen amplios conocimientos en la ciencia de los datos.

Flujo

Diagrama de las etapas para crear la aplicación

  1. El desarrollador cargará el notebook proporcionado, que se ejecutará en un sistema PowerAI.
  2. A medida que el notebook se carga, utiliza datos de The New York Times y del mercado.
  3. El notebook utiliza el servicio IBM Watson Natural Language Understanding para analizar el texto.
  4. El notebook utiliza TensorFlow y el aprendizaje automático para desarrollar modelos y predicciones.

Aviso

El contenido aquí presentado fue traducido de la página IBM Developer US. Puede revisar el contenido original en este link.