AI Portfolio Project | I built a MACHINE LEARNING MODEL using AI in 10 MINUTES

Mo Chen

22 Jan 202409:58

Summary

TLDREn este video, el creador demuestra cómo construir un poderoso modelo de aprendizaje automático utilizando una asistente de IA sin necesidad de codificar. Utilizando la herramienta pcan, el creador guía a los espectadores a través del proceso de generar un modelo de pronóstico de ingresos, simplemente interactuando con el asistente de IA y respondiendo a preguntas orientadoras. El asistente construye automáticamente las consultas SQL necesarias y entrena el modelo. El video destaca lo accesible que se ha vuelto el aprendizaje automático gracias a las últimas tecnologías de IA, aunque enfatiza que las habilidades técnicas sólidas siguen siendo esenciales para optimizar aún más los modelos.

Takeaways

🤖 La inteligencia artificial ha simplificado enormemente la creación de modelos de aprendizaje automático, permitiendo a los usuarios construir modelos potentes sin necesidad de codificación.
🚀 Herramientas como pcan democratizan el acceso al aprendizaje automático, haciendo posible que tanto principiantes como expertos construyan modelos de predicción con facilidad.
📊 El usuario creó un modelo de pronóstico de ingresos a nivel de cliente utilizando pcan, destacando cómo la IA puede guiar a los usuarios a través del proceso con preguntas orientativas.
🔗 Pcan facilita la conexión con diversas fuentes de datos, permitiendo a los usuarios cargar y analizar grandes conjuntos de datos eficientemente.
🛠️ Aunque la plataforma permite construir modelos sin codificar, ofrece la opción de ajustar y personalizar el código, lo que brinda flexibilidad a los usuarios con habilidades técnicas.
📈 El modelo generado proporciona métricas y visualizaciones para evaluar su precisión, mostrando la efectividad de las herramientas de IA en la generación de modelos confiables.
💡 La importancia de la columna en los modelos predice qué tan significativas son las diferentes variables para los resultados del modelo, ofreciendo insights valiosos para los usuarios.
🎓 Mientras que las herramientas de IA simplifican la creación de modelos, el conocimiento técnico y la comprensión de los fundamentos matemáticos y estadísticos siguen siendo cruciales para optimizar los modelos.
🔄 El usuario puede elegir la frecuencia de las predicciones, lo que muestra la adaptabilidad de pcan a diferentes necesidades de pronóstico.
🌐 La facilidad de uso de pcan y la capacidad de procesar grandes volúmenes de datos destacan su potencial para democratizar el aprendizaje automático, haciéndolo accesible para un público más amplio.

Q & A

¿Qué herramienta utiliza el autor del video para construir un modelo de machine learning sin necesidad de codificar?
-El autor utiliza pcan para construir un modelo de machine learning sin necesidad de codificar.
¿Cuál es el objetivo principal del modelo de machine learning construido en el video?
-El objetivo principal del modelo es realizar una predicción de ingresos a nivel de cliente.
¿Cómo interactúa el autor con la herramienta pcan para construir su modelo?
-El autor interactúa con la herramienta pcan a través de un asistente de IA que le hace preguntas guía para ayudarle a construir su modelo.
¿Se necesita experiencia en machine learning para utilizar la herramienta mencionada en el video?
-No, la herramienta está diseñada para ser utilizada tanto por principiantes como por expertos en machine learning, permitiendo construir modelos precisos sin necesidad de codificación.
¿Qué tipo de datos utiliza el autor para construir su modelo y dónde se pueden encontrar?
-El autor utiliza un archivo CSV de una competencia de Kaggle que fue limpiado previamente. El enlace para descargar el conjunto de datos se proporciona en la descripción del video.
¿Es posible conectar la herramienta pcan a diferentes fuentes de datos?
-Sí, pcan tiene varios conectores disponibles para conectar con conjuntos de datos que estén en servidores SQL o con proveedores de nube populares.
¿Qué hace el 'notebook predictivo' que genera pcan?
-El 'notebook predictivo' actúa como el cerebro o sala de control del proceso de construcción del modelo, conteniendo las consultas SQL y los pasos necesarios para entrenar el modelo.
¿Qué son los atributos en el contexto del modelo de machine learning mencionado?
-Los atributos son los datos que el modelo utiliza para identificar y aprender los patrones que luego le permitirán hacer predicciones precisas.
¿Cuánto tiempo tardó en entrenarse el modelo en el video y qué factores influyen en este tiempo?
-El modelo se entrenó en aproximadamente una hora, pero el tiempo puede variar dependiendo de la complejidad del modelo de machine learning.
¿El autor cree que las habilidades de codificación son irrelevantes debido a la existencia de herramientas como pcan?
-No, el autor enfatiza que la capacidad de leer, escribir, entender e interpretar código sigue siendo muy importante, ya que complementa el uso de herramientas de IA como pcan.

Outlines

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🤖 Construyendo Modelos de Aprendizaje Automático sin Código

El video comienza destacando la facilidad con la que ahora se pueden construir modelos de aprendizaje automático poderosos gracias a las herramientas de inteligencia artificial, como pcan. El narrador comparte su experiencia en análisis predictivo y cómo ha cambiado con el advenimiento de estas herramientas, facilitando el aprendizaje y la ejecución de tareas complejas sin necesidad de conocimientos de codificación profundos. A través de un tutorial patrocinado por pcan, demuestra cómo construir un modelo de pronóstico de ingresos a nivel de cliente sin escribir código, utilizando solo la asistencia de IA de pcan para guiarlo a través del proceso. El video invita tanto a principiantes como a expertos en aprendizaje automático a explorar la simplicidad y eficacia de utilizar tecnologías avanzadas para construir modelos, enfatizando que la accesibilidad y la rapidez en la construcción de modelos precisos son posibles con las herramientas adecuadas.

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📊 Profundizando en la Construcción de Modelos con pcan

El narrador continúa explicando el proceso de construcción del modelo utilizando pcan, detallando cómo la asistencia de IA formula preguntas guía para facilitar la creación del modelo y cómo se pueden utilizar consultas SQL y notebooks generados automáticamente para personalizar el modelo sin necesidad de codificación manual. Se describe la importancia de los atributos y cómo influencian en las predicciones del modelo, así como la flexibilidad para añadir más datos si se desea. Finalmente, se resalta la facilidad y rapidez con la que se pueden entrenar modelos de alta calidad en pcan, y se discute la relevancia de las habilidades técnicas y el conocimiento estadístico en la mejora y afinación de los modelos de aprendizaje automático, concluyendo que la capacidad de utilizar herramientas de IA de última generación complementa pero no reemplaza la necesidad de competencias técnicas sólidas.

Mindmap

Keywords

💡Predicción de ingresos

La predicción de ingresos es el proceso de estimar la cantidad de dinero que una empresa, producto o proyecto generará en el futuro. En el video, este concepto se utiliza como el caso práctico principal para demostrar cómo se puede construir un modelo de aprendizaje automático sin codificación, utilizando pcan como herramienta. La predicción de ingresos a nivel de cliente significa que el modelo intentará prever los ingresos generados por cada cliente individualmente.

💡Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la construcción de sistemas capaces de aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser explícitamente programados para ello. El video discute cómo las herramientas modernas, como pcan, han simplificado enormemente el proceso de crear modelos de aprendizaje automático, haciéndolo accesible incluso para aquellos sin experiencia en codificación.

💡Sin codificación

El término 'sin codificación' se refiere al uso de plataformas y herramientas que permiten a los usuarios crear aplicaciones, realizar análisis o desarrollar modelos de aprendizaje automático sin escribir código manualmente. En el contexto del video, demuestra cómo se puede utilizar pcan para construir un modelo de predicción de ingresos mediante un asistente de IA, sin la necesidad de escribir código.

💡Asistente de IA

Un asistente de IA es un sistema de inteligencia artificial diseñado para interactuar con el usuario, facilitando tareas específicas mediante el uso del lenguaje natural. El video muestra cómo el asistente de IA de pcan guía al usuario a través del proceso de construcción de un modelo de aprendizaje automático, haciendo preguntas dirigidas y tomando decisiones basadas en las respuestas.

💡pcan

pcan es una herramienta mencionada en el video que facilita la construcción de modelos de aprendizaje automático sin necesidad de codificación. Ofrece una interfaz de usuario amigable y un asistente de IA que guía a los usuarios a través del proceso, desde la definición del problema hasta la formación del modelo, haciendo que el aprendizaje automático sea más accesible.

💡Conectores de datos

Los conectores de datos son interfaces o herramientas que permiten la integración y el acceso a datos de diferentes fuentes, como bases de datos SQL o servicios en la nube. En el video, se menciona que pcan soporta una amplia variedad de conectores de datos, lo que facilita a los usuarios la carga de sus datasets para la construcción de modelos.

💡DataBricks

DataBricks es una plataforma de análisis basada en la nube mencionada en el video como parte de la infraestructura que utiliza pcan para procesar grandes conjuntos de datos. Su inclusión subraya la capacidad de pcan para manejar y analizar grandes volúmenes de información, lo que es crucial para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático eficaces.

💡Columna de importancia

La columna de importancia es una métrica utilizada en el análisis de modelos de aprendizaje automático para identificar qué variables (o columnas de datos) tienen mayor influencia en las predicciones del modelo. El video menciona este concepto al revisar los resultados del modelo, señalando que la columna 'cantidad' fue la más influyente para las predicciones de ingresos, lo que ayuda a entender cómo el modelo toma decisiones.

💡Notebook predictivo

Un notebook predictivo es un documento interactivo que contiene código, datos y visualizaciones para construir, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático. En el video, se genera automáticamente un notebook dentro de pcan que organiza y ejecuta el proceso de construcción del modelo de predicción de ingresos, destacando la facilidad de uso de la herramienta sin requerir codificación manual.

💡Evaluación de modelos

La evaluación de modelos es el proceso de determinar el rendimiento y la precisión de un modelo de aprendizaje automático. En el video, después de entrenar el modelo de predicción de ingresos, se utilizan métricas y visualizaciones en la pestaña de evaluación de modelos para juzgar qué tan bien el modelo puede predecir los ingresos, destacando la eficacia de las herramientas modernas de aprendizaje automático.

Highlights

I can build a powerful machine learning model nowadays just by chatting to an AI assistant.

With AI tools and services on the rise, the barrier to learning anything really has been lowered.

I'll show you the simplest way I know to build a strong machine learning model with no actual coding involved.

I used pcan, who have kindly also sponsored this video, but as always, all opinions, thoughts and reflections on the tool will of course be absolutely of my own.

You'll get to see how simple and effective it can be to utilize the latest technologies to build your own machine learning models regardless of your experience.

Even though you can build precise models with zero coding involved, you can of course adjust your code within pcan.

I walked through how I built a revenue forecasting model, but you could obviously predict other things like LTV, customer turn or winback, marketing mix or how to up and cross sell.

I got to interact with the pcan AI assistant, which asked me some guiding questions to help me build my machine learning model.

The assistant recommended the subject of my prediction, the target value, and all I had to do was to confirm that all was good so far.

The tool asked me how far into the future I'd like to predict the revenue, and I went with the most popular future time horizon - a month.

I chose to go with predicting on a monthly basis, but could have triggered predictions based on specific events.

Pcan generated the Predictive Analytics question for me, and I moved on to connecting to my data by uploading a CSV file.

The AI assistant looked at the schema of the file and recommended the column mappings based on the schema for each column type.

Pcan did all the heavy lifting for me in the background, so all I had to do was to click on generate notebook and go to it.

The predictive notebook acted as the brains or the control room of the entire model building process, with SQL queries and explanations built by the AI assistant.