{"id":1690,"date":"2022-05-13T09:30:22","date_gmt":"2022-05-13T09:30:22","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.encamina.com\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\/?p=1690"},"modified":"2022-05-23T14:35:10","modified_gmt":"2022-05-23T14:35:10","slug":"un-poco-de-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.encamina.com\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\/un-poco-de-machine-learning\/","title":{"rendered":"Un poco de Machine Learning"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>No me creo que no hayas escuchado nunca hablar del Machine Learning<\/em>… Aun as\u00ed, vamos a hablar un poco acerca de esta rama de la inteligencia artificial, y sobre todo de c\u00f3mo hemos uso de ella en Language Understanding.<\/strong><\/p>\n

<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo puedo entender el Machine Learning o Aprendizaje Autom\u00e1tico?<\/h2>\n

No podemos hablar sobre Machine Learning<\/em> (ML) sin tener un concepto en torno a qu\u00e9 es la Inteligencia Artificial<\/strong> o Artificial Inteligence<\/em> (AI), de la que tanto estamos escuchando hablar. A muy alto nivel debemos conocer la AI como:<\/p>\n

\u201cLa capacidad (una capacidad artificial forjada a base de algoritmos) de una m\u00e1quina, de un servicio, de adoptar cualquier tipo de conducta propia del ser humano\u201d.<\/p><\/blockquote>\n

A partir de aqu\u00ed, entendamos el aprendizaje autom\u00e1tico o automatizado como la rama dentro de la Inteligencia Artificial, que persigue el objetivo de desarrollar t\u00e9cnicas que permitan que un sistema \u201caprenda<\/strong>\u201d sin llevar a cabo una programaci\u00f3n como tal<\/strong>.<\/p>\n

Para ello se pretende emular la habilidad (humana) de la predicci\u00f3n<\/strong>. \u00bfC\u00f3mo? Bas\u00e1ndonos en la identificaci\u00f3n de patrones a partir del estudio de datos registrados.<\/p>\n

Esto se logra enfocando el servicio como un maestro de reconocimiento para la predicci\u00f3n de ciertos patrones<\/strong>, que a partir del estudio de una muestra de datos ser\u00e1 capaz de obtener conclusiones en torno a una interpretaci\u00f3n determinada. Consiguiendo esto, se podr\u00e1 terminar dando respuesta a instrucciones basadas en nuevos conjuntos de datos para los que no haya sido, expl\u00edcitamente, entrenado previamente.<\/p>\n

S\u00ed, pero\u2026 \u00bfD\u00f3nde los aplicamos?<\/h2>\n

Teniendo ya una peque\u00f1a noci\u00f3n, vamos a conocer un poco m\u00e1s a fondo esta tecnolog\u00eda, viendo, de manera muy sencilla, un caso donde podemos llegar aplicarla.<\/p>\n

Para ello, mostraremos un ejemplo pr\u00e1ctico de la ML dentro de la herramienta LUIS (Language Understanding Inteligence Service<\/em>) o m\u00e1s conocida ahora como CLU (Conversational Language Understanding<\/em>) tras una unificaci\u00f3n sobre los servicios que \u00e9ste nos brinda.<\/p>\n

Con tal de ponernos en contexto, en el ejemplo de este post trabajamos con un bot<\/em> que debe interpretar solicitudes de los usuarios (en forma de entrada de texto), en las que pedir\u00e1n realizar un cambio en la periodicidad de pago de una p\u00f3liza, es decir, especificando si el usuario va a querer pagar de forma mensual, trimestral, anual, cada 6 meses, etc.<\/p>\n

Parece sencillo \u00bfVerdad? Ya que nuestro CLU \u00fanicamente va a tener que reconocer una entidad que relacione con un tipo de periodicidad que hayamos registrado\u2026<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Como ya hemos destacado, aqu\u00ed CLU reconocer\u00eda la palabra \u201cmensual\u201d y ya sabr\u00edamos exactamente cu\u00e1l es la necesidad del usuario \ud83d\ude42<\/p>\n

Ahora pong\u00e1monos en otro escenario, uno m\u00e1s realista, en el que tengamos en cuenta lo rica que es nuestra lengua y lo dados que somos a lanzar un mismo mensaje de \u221e formas distintas, e incluso a dar informaci\u00f3n de m\u00e1s (como va a ser el caso), e intentemos interpretar la siguiente instrucci\u00f3n de un usuario:<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 ocurre aqu\u00ed? Tenemos 2 registros distintos de la misma entidad (2 valores distintos de periodicidad) que necesitamos identificar\u2026entones \u00bfQu\u00e9 podemos hacer?<\/p>\n

Si est\u00e1is pensando en recurrir a ML\u2026est\u00e1is bien encamina<\/strong>dos \ud83d\ude09<\/p>\n

Dentro de los tipos de entidad con los que podemos trabajar en CLU contamos con el tipo de Machine learned<\/em>, y ser\u00e1 haciendo uso de este tipo como podremos dar soluci\u00f3n a este problema.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Para ello generaremos un nuevo tipo de entidad en CLU de tipo Machine Learned<\/em> la cual actuar\u00e1 como \u201csub-entidad\u201d, es decir, una entidad que no va a tener como objetivo identificar el valor propio de la misma, sino que su prop\u00f3sito va a ser clasificar esa entidad ya reconocida aportando m\u00e1s informaci\u00f3n acerca de \u00e9sta, independientemente de su valor (mensual, trimestral, anual, etc.).<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Volviendo al caso del ejemplo en el que CLU recibe un mensaje de solicitud para el cambio del modo de pago y a la hora de interpretarlo obtiene dos valores posibles, surge la necesidad de trabajar solamente con uno de los dos, debiendo descartar uno y tomando otro.<\/p>\n

Para ello trabajaremos generando dos tipos de entidad ML que clasificar\u00e1n, etiquetar\u00e1n la entidad de periodicidad seg\u00fan sea Inicial<\/strong> o Definitiva<\/strong>. De esta manera, el valor v\u00e1lido que recoja el sistema y con el cual debe quedarse. En primera instancia se crea la entidad que debemos vincular a otra entidad ya registrada: la de Periodicidad.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n

Y\u00a0 una vez hayamos definido ambas entidades Entidad ML: Inicial y Entidad ML: Definitiva, procederemos al entrenamiento:<\/p>\n

\u00bfEn qu\u00e9 consiste el entrenamiento?<\/h3>\n

Siguiendo la din\u00e1mica propia del NLU (Natural Language Underestanding<\/em>), y teniendo claro en qu\u00e9 se basa el ML, debemos de dotar de informaci\u00f3n al servicio con tal de que pueda predecir correctamente el prop\u00f3sito del mensaje.<\/p>\n

Para ello, debemos ingresar en CLU una serie de registros dentro de su pool de intenciones donde relacionar estas entidades de tipo Machine learned<\/em>, de Inicial y Definitiva que asociaremos, de forma manual en primera instancia, a aquellas entidades de tipo Periodicidad ya identificadas:<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Esto lo haremos emulando muchas formas distintas de expresar lo mismo, siempre bajo el caso en el que se identifique al menos 2 registros distintos de la entidad de tipo Periodicidad (con tal de poder definir si se trata de la periodicidad inicial o la definitiva).<\/p>\n

Adem\u00e1s, con tal de lograr que nuestro servicio realice una interpretaci\u00f3n lo m\u00e1s fiable posible, hemos de buscar y construir el mismo mensaje, bajo formas y estructuras distintas:<\/p>\n

\u201cQuiero comenzar a pagar de forma mensual<\/strong> y no <\/em>anual.\u201d<\/em><\/p>\n

\u201cHasta ahora he estado pagando de forma trimestral,<\/strong> pero necesito comenzar a hacerlo de forma semestral<\/strong>.\u201d<\/em><\/p>\n

\u201cPor favor, quiero dejar de pagar mensualmente<\/strong> y comenzar a hacerlo trimestralmente<\/strong>.\u201d<\/em><\/p>\n

 <\/p>\n

Finalizado ese entrenamiento, el servici\u00f3 ser\u00e1 capaz de predecir y clasificar los valores del mensaje que mande el usuario; comenzando a aplicar de forma aut\u00f3noma las entidades ML que comenzamos relacionando a mano, incluso sobre entradas de texto que no se hayan registrado de forma literal.<\/p>\n<\/span>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

No me creo que no hayas escuchado nunca hablar del Machine Learning… Aun as\u00ed, vamos a hablar un poco acerca de esta rama de la inteligencia artificial, y sobre todo de c\u00f3mo hemos uso de ella en Language Understanding.<\/p>\n","protected":false},"author":178,"featured_media":1701,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[108,32,15],"tags":[],"class_list":["post-1690","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-asistentes","category-azure-app-services","category-azure-cloud-services"],"yoast_head":"\nUn poco de Machine Learning - Piensa en software, desarrolla en colores<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Te cuento c\u00f3mo usamos el Machine Leaning en el ConversationalLanguage Underestanding.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/blogs.encamina.com\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\/un-poco-de-machine-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Un poco de Machine Learning\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Te cuento c\u00f3mo usamos el Machine Leaning en el ConversationalLanguage Underestanding.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/blogs.encamina.com\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\/un-poco-de-machine-learning\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Piensa en software, desarrolla en colores\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2022-05-13T09:30:22+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2022-05-23T14:35:10+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"http:\/\/blogs.encamina.com\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\/wp-content\/uploads\/sites\/21\/2022\/05\/machine-learning.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"637\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"446\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Adri\u00e1n Prats\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Adri\u00e1n Prats\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tiempo de lectura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"6 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/blogs.encamina.com\\\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\\\/un-poco-de-machine-learning\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/blogs.encamina.com\\\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\\\/un-poco-de-machine-learning\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Adri\u00e1n Prats\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/blogs.encamina.com\\\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/377e9393a0b04827a9e45b05634582e9\"},\"headline\":\"Un poco de Machine Learning\",\"datePublished\":\"2022-05-13T09:30:22+00:00\",\"dateModified\":\"2022-05-23T14:35:10+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/blogs.encamina.com\\\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\\\/un-poco-de-machine-learning\\\/\"},\"wordCount\":1019,\"commentCount\":0,\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/blogs.encamina.com\\\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\\\/un-poco-de-machine-learning\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/blogs.encamina.com\\\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\\\/wp-content\\\/uploads\\\/sites\\\/21\\\/2022\\\/05\\\/machine-learning.jpg\",\"articleSection\":[\"Asistentes\",\"Azure App Services\",\"Azure Cloud Services\"],\"inLanguage\":\"es\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/blogs.encamina.com\\\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\\\/un-poco-de-machine-learning\\\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/blogs.encamina.com\\\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\\\/un-poco-de-machine-learning\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/blogs.encamina.com\\\/piensa-en-software-desarrolla-en-colores\\\/un-poco-de-machine-learning\\\/\",\"name\":\"Un poco de Machine Learning - 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