3 de octubre de 2015.net conf uy, montevideo, uruguay pablo cÉsar garcÍa briosso (@pc_garcia)...
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3 DE OCTUBRE DE 2015.NET CONF UY, MONTEVIDEO, URUGUAY
PABLO CÉSAR GARCÍA BRIOSSO (@PC_GARCIA)RESEARCH MANAGER & CHIEF ARCHITECT
Machine Learning & BigData aplicados a proyectos en el Agro, Minería y Ciudades Inteligentes
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Nuestra infraestructura…
Revolution analyticsHDP 2.3
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Ej 1: Control de riego
Sensor humedad y estación meteorológica
Datos meteorológicos: humedad, temperatura, radiación solar y velocidad del viento.
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Ej 1: Control de riego
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Ej 2: Lobesia Botrana
TP TN FP FNTest 1 95.78% 97.71% 4.22% 2.29%Test 2 95.81% 96.95% 4.19% 3.05%Test 3 94.3% 93.16% 5.67% 6.84%
Confusion Matrix
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Ej 3: Dinámica de la ciudad
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Ej 4: Estimación de la producción
LOS DESAFÍOS DE PONER EN PRODUCCIÓN LOS MODELOS
1 – Ajustarse a lo que el algoritmo predictivo está protegiendo
2 – Persistir el Workspace
3 – Encapsular el algoritmo en R y exponerlo como un servicio
4 – Recuperar artefactos diversos
5 – Escalar, escalar, escalar
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REVOLUTION ANALYTICS
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DEMOPoniendo en producción código R usando node.JS
