Introducción a Amazon SageMaker

Introducción a Amazon SageMaker

• Amazon SageMaker es un servicio integral de aprendizaje automático (ML) que simplifica la creación, entrenamiento e implementación de modelos de alta calidad.

Características Clave de SageMaker

• IDE de SageMaker Studio: Interfaz web para todas las tareas relacionadas con ML.
• Algoritmos Incorporados: Incluye algoritmos predefinidos para tareas comunes de ML.
• Notebooks de SageMaker: Entornos Jupyter Notebook para la exploración de datos y la creación de prototipos de modelos.
• Experiment Manager: Permite organizar, rastrear y comparar experimentos de ML.
• SageMaker Debugger: Ayuda a depurar modelos de ML para mejorar la precisión.
• SageMaker Autopilot: Permite la creación automática de modelos de ML con mínima intervención.
• SageMaker Model Monitor: Detecta y corrige desviaciones del modelo de forma automática.

Primeros Pasos con SageMaker

• Necesitas una cuenta de AWS para utilizar SageMaker.
• Para empezar, inicia sesión en la consola de administración de AWS y busca Amazon SageMaker.
• Se recomienda crear un SageMaker Studio para comenzar a desarrollar modelos de ML.

Creación de un Notebook de SageMaker

• Inicia SageMaker Studio desde la consola de AWS.
• Para crear un nuevo notebook, selecciona File > New > Notebook o New Launcher y luego Notebook.
• Debes seleccionar un kernel que defina el lenguaje de programación que usarás en el notebook.
• Puedes escribir y ejecutar código directamente en el notebook.

Entrenamiento de Modelos de ML

• Es esencial preparar los datos para el entrenamiento del modelo, lo que puede requerir limpiar, transformar y crear características.
• Se puede elegir un algoritmo de los predefinidos en SageMaker o utilizar uno propio.
• El modelo se entrena usando los datos preparados y el algoritmo elegido.
• Después del entrenamiento, es importante evaluar la precisión y el rendimiento del modelo.

Implementación de Modelos de ML

• Se debe crear un punto final para el modelo entrenado para poder implementarlo.
• Después de la implementación, se pueden empezar a realizar predicciones utilizando el modelo.

Ejemplos Prácticos

• Crear un estimador con un algoritmo incorporado de SageMaker (XGBoost) requiere especificar el tipo de instancia, el rol de IAM y los datos de entrenamiento y validación.
• Utilizar SageMaker Autopilot implica especificar la ubicación de los datos de entrada, el objetivo del trabajo (ej., clasificación binaria) y luego ejecutar el trabajo.

Consejos Adicionales

• Las herramientas de depuración de SageMaker pueden mejorar la exactitud del modelo.
• SageMaker Model Monitor detecta y corrige automáticamente las desviaciones del modelo.
• SageMaker Autopilot automatiza la creación de modelos de ML.

Principio de Bernoulli

• El principio establece que un aumento en la velocidad de un fluido ocurre simultáneamente con una disminución en la presión o una disminución en la energía potencial del fluido.

Demostraciones

• La presión del aire está relacionada con su velocidad; cuando la velocidad del aire aumenta, la presión disminuye.
• Se puede suspender una pelota de ping pong soplando aire alrededor de ella, lo que disminuye la presión alrededor aumentando la velocidad.
• Colocando dos latas cerca y soplando aire entre ellas, las latas se moverán una hacia la otra debido a la disminución de presión entre ellas.

Ecuación de Bernoulli

• Bernoulli se aplica a fluidos incompresibles (densidad constante) y con flujo constante.
• La ecuación es: $P_1 + \frac{1}{2} \rho v_1^2 + \rho g h_1 = P_2 + \frac{1}{2} \rho v_2^2 + \rho g h_2$
• $P$ es la presión del fluido.
• $v$ es la velocidad del fluido.
• $\rho$ es la densidad del fluido.
• $h$ es la altura del fluido.
• $g$ es la aceleración debido a la gravedad.

Aplicaciones

• En aerodinámica, el diseño de alas de avión se basa en el principio para generar sustentación.
• En mecánica de fluidos, se utiliza para analizar el flujo en tuberías y canales.
• En meteorología, se emplea para explicar la formación de tornados y huracanes.

Trading Algorítmico

• El trading algorítmico implica el uso de programas informáticos para seguir un conjunto definido de instrucciones (un algoritmo) para realizar operaciones.
• Los algoritmos consideran el tiempo, el precio, la cantidad y modelos matemáticos.
• En última instancia, el trading algorítmico automatiza el proceso de trading.

Tipos de Estrategias de Trading Algorítmico

• Estrategias de Seguimiento de Tendencias: Estas estrategias identifican y siguen las tendencias en el mercado.
• Estrategias de Reversión a la Media: Se basan en la idea de que los precios revertirán a su valor promedio.
• Estrategias de Arbitraje: Explotan las diferencias de precio en diferentes mercados o intercambios.
• Estrategias de Market Making: Implican la colocación de órdenes de compra y venta para obtener ganancias del diferencial entre oferta y demanda.
• Arbitraje Estadístico: Utiliza modelos estadísticos para identificar discrepancias de precios.
• Algoritmos de Ejecución: Diseñados para ejecutar grandes órdenes sin afectar significativamente el precio de mercado.

Automatización de Estrategias

• Lenguajes de Programación: Python es popular debido a sus bibliotecas como NumPy, Pandas y TA-Lib; R se usa para análisis estadístico; Java y C++ son preferibles para el trading de alta frecuencia.
• Plataformas de Trading y APIs: Interactive Brokers y TD Ameritrade proporcionan APIs para el trading automatizado. MetaTrader 4/5 soporta el trading automatizado a través de Expert Advisors (EAs).
• Backtesting: Evalúa el rendimiento de una estrategia utilizando datos históricos, con herramientas como Backtrader (Python) y TradingView.
• Gestión de Riesgos: Implementa órdenes de stop-loss para limitar pérdidas y usa el tamaño de la posición para controlar el capital en riesgo.