Expertos en datos: Preparación infalible para aprendizaje automático

El aprendizaje automático, o ML, está creciendo en importancia para las empresas que desean utilizar sus datos para mejorar la experiencia del cliente, desarrollar mejores productos y más. Pero antes de que una empresa pueda aprovechar la tecnología de aprendizaje automático, debe asegurarse de tener buenos datos para alimentar los modelos de inteligencia artificial y ML.

Ir a:

• ¿Qué es la preparación de datos?
• ¿Por qué es importante la preparación de datos en el aprendizaje automático?
• Mejores prácticas para la preparación de datos en el aprendizaje automático

¿Qué es la preparación de datos?

La preparación de datos implica limpiar, transformar y estructurar los datos para que estén listos para su procesamiento y análisis. Los datos no suelen llegar a las empresas en un formato estandarizado y, por lo tanto, es necesario prepararlos para su uso empresarial.

Antes de que los científicos de datos puedan ejecutar modelos de aprendizaje automático para obtener insights, primero tendrán que transformar los datos, reformatearlos o corregirlos para que estén en un formato consistente que satisfaga sus necesidades. De hecho, hasta el 80% del tiempo de un científico de datos se gasta en la preparación de datos. Dado lo costoso que puede ser reclutar y volver a capacitar a los talentos en ciencia de datos, esto indica cuán importante es la preparación de datos para la ciencia de datos.

¿Por qué es importante la preparación de datos en el aprendizaje automático?

Los modelos de ML siempre requerirán formatos de datos específicos para funcionar correctamente. La preparación de datos puede corregir información faltante o incompleta, asegurando que los modelos se puedan aplicar a buenos datos.

Vale la pena invertir en minería de datos

Algunos de los datos que una empresa recopila en su lago de datos o en otros lugares son estructurados, como nombres de clientes, direcciones y preferencias de productos, mientras que la mayoría es casi seguramente no estructurada, como datos geo-espaciales, reseñas de productos, actividad móvil y tweets. De cualquier manera, estos datos sin procesar son efectivamente inútiles para el equipo de ciencia de datos de la empresa hasta que se formateen de manera estandarizada y consistente.

Talend, una empresa que proporciona herramientas para ayudar a las empresas a gestionar la integridad de los datos, ha sugerido algunos beneficios clave de la preparación de datos, que incluyen la capacidad de corregir errores rápidamente al "detectar errores antes del procesamiento" y la reducción de los costos de gestión de datos que pueden aumentar cuando se intenta aplicar datos incorrectos a modelos de aprendizaje automático (ML) de otra manera buenos.

Mejores prácticas para la preparación de datos en el aprendizaje automático

Para obtener una visión general amplia, puedes consultar estos cinco consejos principales para la preparación de datos; estos consejos generales también se aplican en su mayoría a la preparación de datos en ML. Sin embargo, también hay algunos matices particulares para la preparación de datos en ML que vale la pena explorar.

Prepara tus datos según un plan

Probablemente ya sepas de antemano qué quieres predecir con tu modelo de ML, por lo que vale la pena prepararte en consecuencia. Si tienes una buena idea del resultado que esperas lograr, puedes definir mejor los tipos de datos que deseas recopilar y cómo deseas limpiarlos.

Esto también te permite responder mejor a datos faltantes o incompletos. Un enfoque común para los datos faltantes es el reemplazo de valores nulos. Por ejemplo, si eres una aerolínea con datos de pasajeros, podrías optar por ingresar un valor nulo en el campo que registra las preferencias de comida.

Pero dependiendo de tu aplicación, el reemplazo de valores nulos podría ser un enfoque terrible. En nuestro ejemplo anterior, la aerolínea no debería insertar un valor nulo para los datos faltantes de la nacionalidad del pasajero, ya que esto podría crear problemas graves con su experiencia de viaje. Saber qué datos son críticos y cómo manejar los registros incompletos es esencial.

Fase de análisis: Entendiendo lo que el cliente quiere

Considera a las personas involucradas en la recopilación de datos

Aunque deberías considerar invertir en automatización de procesos robóticos para manejar tareas simples y repetitivas, para evitar que tus empleados se vean sobrecargados de tedio, las personas seguirán siendo tu mayor activo y obstáculo para una buena preparación de datos en ML. A menudo es cierto que, incluso dentro del mismo departamento, las empresas se verán inundadas de silos de datos.

Por ejemplo, una organización de noticias puede entender los intereses de un lector en la web, pero no lograr personalizar una aplicación móvil que sea administrada por un equipo diferente con sistemas de almacenamiento subyacentes diferentes.

Ayudar a los empleados a convertirse en impulsados por datos de manera colectiva significa trabajar para recopilar y utilizar datos, pero también compartir esos datos de manera útil entre departamentos y roles. Los procesos de recopilación y uso colectivo de datos son fundamentales para garantizar mejores datos para los modelos de ML.

Evita las fugas de objetivo

Google, líder en ciencia de datos y ML, ofrece algunos consejos inteligentes cuando se trata de fugas de objetivo en los datos de entrenamiento de ML: "La fuga de objetivo ocurre cuando tus datos de entrenamiento incluyen información predictiva que no está disponible cuando solicitas una predicción".

Los expertos de Google explican que esto puede hacer que los modelos de ML funcionen mal cuando se pasan de métricas de evaluación puramente predictivas a datos reales. La tarea importante aquí es asegurarse de tener todos los datos históricos necesarios para hacer predicciones precisas.

Divide tus datos

Deepchecks, una empresa que ofrece una biblioteca Python de código abierto para ML, sugiere que las empresas dividan sus datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba para obtener mejores resultados.

Los 12 errores más comunes al trabajar con el objeto Recordset en Access

Al "desarrollar ideas a partir de los datos de entrenamiento y luego aplicar un proceso a todos los conjuntos de datos", tendrás una buena idea de cómo funcionará tu modelo frente a datos del mundo real. Lo más común es que el 80% de tus datos esté en el conjunto de entrenamiento y el 20% en el conjunto de prueba.

Cuidado con los sesgos

Aunque podemos asumir que las máquinas siempre toman decisiones imparciales y correctas, a veces estas máquinas simplemente son más eficientes en transmitir nuestros propios sesgos. Debido al potencial de sesgo que puede infiltrarse en los modelos de ML, es esencial examinar detenidamente las fuentes de datos que utilizas para entrenar los modelos.

Los modelos de aprendizaje automático son tan inteligentes como los datos que los alimentan, y esos datos están limitados por las personas que los recopilan. A su vez, las personas se ven influenciadas por los datos que provienen de las máquinas y pueden alejarse cada vez más de los datos en bruto. En conjunto, esto nos hace cada vez más incapaces de proporcionar buenos datos a nuestros modelos porque hemos llegado a confiar tanto en ellos.

Una buena dosis de humildad y cautela es fundamental para preparar los datos para el aprendizaje automático y evitar que los sesgos se propaguen a través de varias generaciones de datos y modelos. Para asegurarte de que tu equipo de datos no solo esté técnicamente capacitado, sino también consciente de los problemas que pueden surgir en la preparación de datos para el aprendizaje automático, considera inscribirlos en un curso completo de aprendizaje automático.

Dedica tiempo a la exploración de datos

Puede ser tentador comenzar directamente a construir modelos sin realizar una exploración de datos previa. La exploración de datos es un primer paso importante porque te permite examinar las distribuciones de datos de variables individuales o las relaciones entre variables. También puedes verificar cosas como la colinealidad, que puede señalar variables que se mueven juntas. La exploración de datos es una excelente manera de tener una idea sólida de dónde pueden estar incompletos tus datos o dónde puede ayudar una transformación adicional.

Las mejores herramientas de inteligencia empresarial para tomar decisiones basadas en datos

En Newsmatic nos especializamos en tecnología de vanguardia, contamos con los artículos mas novedosos sobre Big Data, allí encontraras muchos artículos similares a Expertos en datos: Preparación infalible para aprendizaje automático , tenemos lo ultimo en tecnología 2023.