Descripción general

Duración: 1 min

La capacidad de repetición es importante en el aprendizaje automático. Si realizas una acción en un momento dado, la repites después de 5 minutos y obtienes resultados distintos, será difícil realizar experimentos. En otras palabras, tendrás problemas para evaluar si los cambios que realizas producen mejoras o no.

Lo que necesitarás

• Haber accedido a la consola de GCP con tu cuenta generada en Qwiklabs

Qué aprenderás

En este lab, aprenderás a hacer lo siguiente:

• Explorar el impacto de las distintas maneras que existen para crear conjuntos de datos de aprendizaje automático

Configuración y requisitos

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 un notebook en Vertex AI

1. Haz clic en el menú de navegación.

2. Haz clic en Vertex AI > Panel.

3. Haz clic en Habilitar todas las APIs recomendadas. Esta acción solo tardará unos segundos.

4. En el panel izquierdo, haz clic en Workbench.

5. En la cinta Ver, haz clic en Notebooks administrados por el usuario.

6. Haz clic en el ícono + Crear nuevo que se encuentra en la parte superior de la página.

7. En Entorno, selecciona Python 3 (with Intel® MKL).

8. Haz clic en el vínculo Opciones avanzadas en la parte inferior de la ventana lateral.

9. Establece la Región en y la Zona en .

10. Haz clic en Tipo de máquina en el panel izquierdo. Selecciona E2-standard y e2-standard-4 de la lista de opciones.

11. Al final de la página, haz clic en Crear. La creación del notebook debería tardar entre 4 y 7 minutos.

12. Después de unos minutos, la consola de Vertex AI mostrará el nombre de tu instancia, seguido de Abrir JupyterLab. Haz clic en Abrir JupyterLab.

Tu entorno de notebook ya está configurado.

Tarea 2. Clona el repo del curso en tu instancia de AI Platform Notebooks.

Sigue estos pasos para clonar el notebook training-data-analyst en tu instancia de JupyterLab:

1. Para abrir una nueva terminal en JupyterLab, haz clic en el ícono de Terminal.

2. En la ventana de la línea de comandos, ejecuta el siguiente comando:

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/training-data-analyst

3. Para verificar que se haya clonado el repositorio, haz doble clic en el directorio training-data-analyst y confirma que puedes ver el contenido.
   Los archivos de todos los labs de Jupyter basados en notebooks de este curso se encuentran disponibles en este directorio.

Tarea 3. Crea divisiones de conjuntos de datos repetibles

Duración: 15 min

1. En la interfaz del notebook, navega a training-data-analyst > courses > machine_learning > deepdive > 02_generalization y abre repeatable_splitting.ipynb.

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

3. Lee el texto y ejecuta cada celda de a una.

Finalice su lab

Cuando haya completado el lab, haga clic en Finalizar lab. Google Cloud Skills Boost quitará los recursos que usó y limpiará la cuenta.

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

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