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Como hacer Deep Learning con Pentaho

Hace ya unas semanas os hablábamos de como Pentaho Data Integration podía orquestar los procesos de Machine Learning (lo que llamábamos Machine Intelligence )
Hoy damos un paso más, y os contamos como hacer 'deep learning con Pentaho'

En breve, Pentaho va a presentar una evolución de Pentaho Machine Intelligence
Este otoño, se lanzará la versión 1.4 de PMI como una actualización del PMI existente, que es un complemento experimental para Pentaho Data Integration (PDI).
La versión inicial de PMI se centró en el aprendizaje automático clásico y la capacidad de construir, usar y gestionar modelos de aprendizaje automático de cuatro bibliotecas de aprendizaje automático: el Scikit-Learning de Python, el Machine Learning with R de R, la biblioteca de Machine Learning de Spark y WEKA

Con la próxima versión de PMI, se integra una nueva biblioteca de aprendizaje automático, lo que se denomina "motores de ejecución": Deep Learning para Java (DL4J) .

Esto significa que PMI ahora puede realizar operaciones de aprendizaje profundo (capacitación, validación, prueba, construcción, evaluación y uso de modelos de aprendizaje profundo) directamente desde PDI. Suena interesante!!
Deep Learning está ganando mucha atención en la industria por su capacidad para operar con datos no estructurados como imágenes, video, audio, etc.
El Deep Learning es una adición reciente al dominio de Inteligencia Artificial del aprendizaje automático, aunque técnicamente la tecnología ha existido desde hace mucho tiempo

Visto en el blog de Hitachi