Cómo probar y consumir un modelo predictivo con Power Automate

Cómo probar y consumir un modelo predictivo con Power Automate

Tabla de contenidos

1. Introducción
2. Preparación de datos
3. Creación y entrenamiento del modelo
4. Configuración de Power Automate
5. Ejecución del flujo de trabajo
6. Resultados y conclusiones
7. Ventajas y desventajas
8. Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cómo probar y consumir un modelo predictivo?

En este artículo, vamos a explorar cómo probar y consumir un modelo predictivo basado en datos históricos. En un video anterior, discutimos cómo entrenar un modelo predictivo desde cero. Ahora, veremos cómo poner a prueba ese modelo utilizando flujos de trabajo de Power Automate. A lo largo de este Tutorial, utilizaremos una demostración para ilustrar el proceso paso a paso.

1. Introducción

En esta sección, daremos una breve introducción sobre el tema y explicaremos qué es un modelo predictivo y por qué es útil. También mencionaremos los componentes necesarios para construir el escenario de prueba.

✨ ¿Qué es un modelo predictivo?

Un modelo predictivo es una herramienta que utiliza algoritmos y datos históricos para predecir resultados futuros. Estos modelos permiten a las empresas tomar decisiones basadas en información anticipada, lo que puede ser de gran valor para optimizar procesos, mejorar la eficiencia y aumentar la rentabilidad.

✨ Componentes necesarios

Antes de comenzar, necesitaremos tres componentes principales para implementar nuestro escenario de prueba:

1. Un modelo predictivo: Este es el modelo que utilizaremos para hacer predicciones. En nuestro caso, usaremos un modelo llamado "Predict On-Time Arrival" (Predecir Llegada a Tiempo), el cual fue creado en un video anterior.
2. Datos fuente: Necesitaremos una fuente de datos sobre la cual nuestro modelo podrá hacer predicciones. Puede ser una base de datos, SharePoint o cualquier otra fuente de datos de tu elección. Para la demostración, utilizaremos una tabla de una base de datos.
3. Power Automate: Utilizaremos Power Automate para conectar nuestro modelo y la base de datos. Power Automate nos permitirá automatizar el flujo de trabajo y realizar las acciones necesarias para ejecutar el modelo y actualizar los resultados en la base de datos.

2. Preparación de datos

En esta sección, explicaremos cómo obtener y preparar los datos necesarios para nuestro modelo predictivo.

✨ Uso de una tabla de base de datos como fuente de datos

Para nuestra demostración, utilizaremos una tabla de una base de datos como fuente de datos. Esta tabla se llama "Right Booking" y contiene columnas relevantes como fecha, hora, probabilidad y otras características necesarias para nuestro modelo.

✨ Actualizando los datos en la vista "Active Right Booking"

Hemos actualizado las columnas relevantes en una vista llamada "Active Right Booking" para facilitar el proceso de actualización de datos. Esto nos permitirá realizar cambios en los valores de los registros a medida que se ejecuta el flujo de trabajo.

3. Creación y entrenamiento del modelo

En esta sección, explicaremos cómo crear y entrenar el modelo predictivo utilizando una herramienta de creación de modelos.

✨ Utilizando una herramienta de creación de modelos

Ya hemos completado los pasos necesarios para crear y entrenar nuestro modelo en un video anterior. En esta sección del tutorial, utilizaremos el modelo "Predict On-Time Arrival" que creamos previamente.

4. Configuración de Power Automate

En esta sección, explicaremos cómo configurar Power Automate para conectar nuestro modelo y la base de datos.

✨ Creando un flujo de trabajo en Power Automate

En el panel de Power Automate, crearemos un flujo de trabajo llamado "Ride Booking Product Demo". Configuraremos el flujo de trabajo para que se active cuando se agregue un nuevo registro a la tabla de datos.

✨ Configurando el proyecto de Power Automate

Dentro del proyecto de Power Automate, agregaremos un objeto "Predict" para utilizar nuestro modelo "Predict On-Time Arrival". Pasaremos información como la hora del día y si es día festivo o no como parámetros para el modelo.

✨ Actualizando los datos en la base de datos

Configuraremos Power Automate para que actualice los resultados del modelo en la tabla de datos. Actualizaremos las columnas correspondientes, como la hora de llegada, si la predicción es afirmativa y la probabilidad de que la predicción sea correcta.

5. Ejecución del flujo de trabajo

En esta sección, explicaremos cómo ejecutar el flujo de trabajo y obtener los resultados del modelo.

✨ Agregar un nuevo registro

Para probar nuestro escenario, agregaremos un nuevo registro a la tabla de datos. Ingresaremos valores como la fecha, si es día festivo, la hora del día, entre otros. Esto activará el flujo de trabajo en Power Automate.

✨ Obtener los resultados del modelo

Una vez que el flujo de trabajo se complete, podremos ver los resultados del modelo en la tabla de datos. La columna "On Time" indicará si la predicción fue correcta y la columna "Probability" mostrará la probabilidad de acierto.

6. Resultados y conclusiones

En esta sección, discutiremos los resultados obtenidos y haremos algunas conclusiones basadas en los resultados del modelo.

✨ Mejora de la probabilidad

Si deseamos mejorar la precisión del modelo, necesitaremos entrenarlo con más datos. Al agregar más registros a la base de datos, el modelo podrá aprender patrones y hacer predicciones más precisas.

✨ Conclusiones

En este tutorial, hemos aprendido a poner a prueba y consumir un modelo predictivo utilizando Power Automate y una base de datos como fuente de datos. Hemos explorado el proceso paso a paso y hemos obtenido resultados precisos y útiles.

7. Ventajas y desventajas

En esta sección, vamos a discutir las ventajas y desventajas de esta metodología.

✅ Ventajas

• Automatización del flujo de trabajo: Power Automate permite automatizar procesos y ahorrar tiempo.
• Decisiones basadas en datos: El uso de un modelo predictivo brinda información anticipada que puede influir en la Toma de decisiones.
• Mejora de la eficiencia: Al predecir resultados, es posible optimizar procesos y aumentar la eficiencia de las operaciones.

❌ Desventajas

• Necesidad de datos históricos: Para obtener resultados precisos, es necesario contar con una cantidad suficiente de datos históricos relevantes.
• Actualización constante: A medida que cambian los datos y las circunstancias, es necesario actualizar y mejorar el modelo para mantener su precisión.

8. Preguntas frecuentes (FAQ)

❓ ¿Qué es un modelo predictivo? Un modelo predictivo es una herramienta que utiliza algoritmos y datos históricos para predecir resultados futuros.

❓ ¿Cuáles son los componentes necesarios para este escenario? Para este escenario, necesitarás un modelo predictivo, una fuente de datos y Power Automate.

❓ ¿Cómo mejorar la precisión del modelo? Para mejorar la precisión del modelo, se recomienda entrenarlo con más datos relevantes.

❓ ¿Qué sucede si no tengo suficientes datos históricos? Si no tienes suficientes datos históricos, es posible que la precisión del modelo se vea comprometida. Se recomienda recopilar la mayor cantidad de datos posible para obtener resultados más precisos.

❓ ¿Puedo utilizar otros sistemas de flujo de trabajo en lugar de Power Automate? Sí, puedes utilizar otros sistemas de flujo de trabajo según tus necesidades y preferencias.

Recursos:

• Power Automate
• Ejemplo de fuente de datos