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Google Cloud Skills Boost

Aplica tus habilidades en la consola de Google Cloud

Production Machine Learning Systems - Español

Obtén acceso a más de 700 labs y cursos

Visualizaciones avanzadas con TensorFlow Data Validation

Lab 2 horas universal_currency_alt 5 créditos show_chart Avanzado
info Es posible que este lab incorpore herramientas de IA para facilitar tu aprendizaje.
Obtén acceso a más de 700 labs y cursos

Descripción general

En este lab, se muestra cómo se puede usar TensorFlow Data Validation (TFDV) para analizar y visualizar tu conjunto de datos. Esto incluye revisar estadísticas descriptivas, inferir un esquema, buscar y corregir anomalías, y buscar sesgos y desvíos en tu conjunto de datos. Es importante comprender las características de tu conjunto de datos, lo que incluye cómo podría cambiar con el tiempo en tu canalización de producción. También es importante buscar anomalías en los datos y comparar tus conjuntos de datos de entrenamiento, evaluación y entrega para asegurarte de que sean coherentes.

Objetivos de aprendizaje

Aprenderás a hacer lo siguiente:

  • Instalar TFDV
  • Procesar y visualizar estadísticas
  • Inferir un esquema
  • Buscar errores en los datos de evaluación
  • Buscar anomalías en la evaluación y corregirlas
  • Buscar sesgos y desvíos
  • Bloquear el esquema

Configura el entorno de tu lab

Comienza tu lab

En cada lab, recibirá un proyecto de Google Cloud y un conjunto de recursos nuevos por tiempo limitado y sin costo adicional.

  1. Accede a Qwiklabs desde una ventana de incógnito.

  2. Ten en cuenta el tiempo de acceso del lab (por ejemplo, 1:15:00) y asegúrate de finalizarlo en el plazo asignado.
    No existe una función de pausa. Si lo necesita, puede reiniciar el lab, pero deberá hacerlo desde el comienzo.

  3. Cuando esté listo, haga clic en Comenzar lab.

  4. Anote las credenciales del lab (el nombre de usuario y la contraseña). Las usarás para acceder a la consola de Google Cloud.

  5. Haga clic en Abrir Google Console.

  6. Haga clic en Usar otra cuenta, copie las credenciales para este lab y péguelas en el mensaje emergente que aparece.
    Si usa otras credenciales, se generarán errores o incurrirá en cargos.

  7. Acepta las condiciones y omite la página de recursos de recuperación.

Tarea 1: Inicia la instancia de Vertex AI Workbench

  1. En el menú de navegación () de la consola de Google Cloud, selecciona Vertex AI.

  2. Haz clic en Habilitar todas las APIs recomendadas.

  3. En el menú de navegación, haz clic en Workbench.

    En la parte superior de la página de Workbench, asegúrate de estar en la vista Instances.

  4. Haz clic en Create New.

  5. Configura la instancia:

    • Name: lab-workbench
    • Region: Configura la región como
    • Zone: Establece la zona en
    • Advanced Options: Si es necesario, haz clic en "Advanced Options" para realizar personalizaciones adicionales (p. ej., tipo de máquina, tamaño del disco).

  1. Haz clic en Create.

La instancia tardará algunos minutos en crearse. Se mostrará una marca de verificación verde junto a su nombre cuando esté lista.

  1. Haz clic en ABRIR JUPYTERLAB junto al nombre de la instancia para iniciar la interfaz de JupyterLab. Se abrirá una pestaña nueva en el navegador.

  1. Haz clic en el ícono de Python 3 para iniciar un nuevo notebook de Python.

  1. Haz clic con el botón derecho en el archivo Untitled.ipynb en la barra de menú y selecciona Cambiar el nombre del notebook para asignarle un nombre significativo.

Acabas de configurar el entorno. Ya tienes todo listo para comenzar a trabajar con tu notebook de Vertex AI Workbench.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Iniciar la instancia de Vertex AI Workbench

Tarea 2: Clona un repo de un curso en tu interfaz de JupyterLab

El repo de GitHub contiene el archivo del lab y los archivos de soluciones del curso.

  1. Copia y ejecuta el siguiente código en la primera celda de tu notebook para clonar el repositorio training-data-analyst.
!git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

  1. Para confirmar que se haya clonado el repositorio, haz doble clic en el directorio training-data-analyst y confirma que puedes ver el contenido.

Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo. Clonar un repo de un curso en tu interfaz de JupyterLab

Tarea 3: Crea visualizaciones avanzadas con TensorFlow Data Validation

  1. En la interfaz del notebook, navega a training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > production_ml > labs y abre tfdv_advanced_taxi.ipynb.

  2. En el cuadro de diálogo Select Kernel, elige Python 3 en la lista de kernels disponibles.

  3. En la interfaz del notebook, haz clic en Editar > Borrar todos los resultados.

Lee con atención las instrucciones del notebook y completa con el código correspondiente las líneas que están marcadas con #TODO.

Sugerencia: Para ejecutar la celda actual, haz clic en ella y presiona Mayúsculas + Intro. Podrás encontrar detallados otros comandos de la celda en la IU del notebook, en Ejecutar.

  • Las tareas también pueden incluir sugerencias que te orientarán. Destaca el texto para leer las sugerencias (están escritas en blanco).
  • Si necesitas más ayuda, consulta la solución completa en training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive2 > production_ml > solutions y abre tfdv_advanced_taxi.ipynb.

Finalice su lab

Cuando haya completado su lab, haga clic en Finalizar lab. Qwiklabs quitará los recursos que usó y limpiará la cuenta por usted.

Tendrá la oportunidad de calificar su experiencia en el lab. Seleccione la cantidad de estrellas que corresponda, ingrese un comentario y haga clic en Enviar.

La cantidad de estrellas indica lo siguiente:

  • 1 estrella = Muy insatisfecho
  • 2 estrellas = Insatisfecho
  • 3 estrellas = Neutral
  • 4 estrellas = Satisfecho
  • 5 estrellas = Muy satisfecho

Puede cerrar el cuadro de diálogo si no desea proporcionar comentarios.

Para enviar comentarios, sugerencias o correcciones, use la pestaña Asistencia.

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Antes de comenzar

  1. Los labs crean un proyecto de Google Cloud y recursos por un tiempo determinado
  2. .
  3. Los labs tienen un límite de tiempo y no tienen la función de pausa. Si finalizas el lab, deberás reiniciarlo desde el principio.
  4. En la parte superior izquierda de la pantalla, haz clic en Comenzar lab para empezar

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