La importancia de la preparación de datos para el aprendizaje automático

Machine Learning (ML) se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las computadoras aprender y tomar predicciones o decisiones basadas en datos. Abarca varias técnicas, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje por refuerzo y más. En ML, obtener resultados precisos depende de tener datos limpios y bien organizados.

Ahí es donde entra en juego la preparación de datos. Es el proceso que garantiza que los datos estén en la mejor forma posible para realizar predicciones confiables y obtener información significativa. Los científicos de datos dedican casi el 80% de su tiempo a la preparación de datos, pero solo 3% de los datos de la empresa Cumple con los estándares básicos de calidad de datos.

Esto resalta la importancia crítica de invertir en la calidad de los datos y en procesos eficientes de preparación de datos; Forman la base para proyectos exitosos de aprendizaje automático.

La importancia de la preparación de datos en ML

El rendimiento de un modelo de aprendizaje automático se ve directamente afectado por la calidad de los datos. Exploremos qué sucede si los datos no se preparan minuciosamente:

• Precisión del modelo comprometida: Los modelos de aprendizaje automático se basan en patrones de datos. Los datos inexactos conducen a modelos basados ​​en datos "sucios", lo que da lugar a predicciones fuera de lugar. Esto puede resultar tanto en una precisión comprometida como en un aumento de los costos. Por ejemplo, un modelo de atención médica entrenado con datos no limpios puede mostrar una impresionante calificación de precisión del 95% durante las pruebas, pero cuando se implementa en entornos de atención médica reales, podría no diagnosticar condiciones críticas.
• Errores compuestos: En sistemas interconectados donde los resultados de un modelo se alimentan de otro, la mala calidad de los datos puede provocar errores compuestos. Este efecto en cascada puede dar lugar a imprecisiones a gran escala, especialmente en ecosistemas digitales integrados o cadenas de suministro complejas.
• Modelos sesgados y preocupaciones éticas: Cuando los modelos aprenden de datos sesgados, reflejan y exacerban estos sesgos, lo que genera preocupaciones éticas. En ámbitos como la contratación o los préstamos, esto perpetúa prácticas desleales. Por ejemplo, un algoritmo de contratación entrenado con datos históricamente sesgados podría discriminar constantemente a candidatos calificados de ciertos grupos demográficos.

Cómo preparar datos de forma eficaz para el aprendizaje automático

La eficiencia del modelo de aprendizaje automático depende de la calidad de los datos. Exploremos los pasos clave de la preparación de datos para el aprendizaje automático a fin de garantizar que los modelos generen información confiable y procesable.

Identificación y comprensión del problema

Primero, debe tener una comprensión integral de sus objetivos, los resultados deseados y cualquier restricción o limitación.

Con un objetivo claro, puede identificar fácilmente qué características de los datos son vitales y extrañas para el entrenamiento del modelo. Además, la naturaleza del problema dicta inherentemente el estándar de calidad de los datos. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje automático encargado de predecir los precios de las acciones necesita un mayor nivel de precisión de datos que uno diseñado para sugerir recomendaciones de películas.

Recolectar Datos

Lo siguiente es recopilar datos relevantes que puedan incorporarse a nuestro modelo de aprendizaje automático. Este proceso puede implicar acceder a bases de datos internas, conjuntos de datos externos, API o incluso el registro de datos manual. Es crucial en esta etapa garantizar la diversidad y la exhaustividad de los datos para protegerlos contra posibles sesgos y garantizar una muestra representativa.

Exploración de datos

Esta fase implica resumir estadísticas clave, crear representaciones visuales de los datos e identificar patrones iniciales o valores atípicos para verificar problemas de calidad de los datos, como duplicados, tipos de datos inconsistentes o errores de entrada de datos.

Limpieza de datos

La limpieza de datos se centra en examinar los datos para identificar y rectificar imperfecciones en el conjunto de datos. Implica tareas como manejar datos faltantes, detectar y manejar valores atípicos, garantizar la coherencia de los datos, eliminar duplicados y corregir errores. Este paso es crucial ya que sienta las bases para obtener información confiable y garantiza que los modelos de aprendizaje automático funcionen con datos precisos y de alta calidad.

Transformación de datos

Una vez que los datos estén limpios, es posible que aún no estén en el formato óptimo para el aprendizaje automático. La transformación de datos implica convertir los datos a una forma más adecuada para el modelado. Esto puede implicar procesos como la normalización (escalar todas las variables numéricas a un rango estándar), codificar variables categóricas o incluso agregaciones basadas en el tiempo. Básicamente, se trata de remodelar los datos para que se ajusten mejor al proceso de modelado.

Ingeniería de características

Con los datos transformados, el siguiente paso es profundizar y extraer o crear características que mejoren las capacidades predictivas del modelo. La ingeniería de funciones puede implicar la creación de términos de interacción, la derivación de nuevas métricas a partir de datos existentes o incluso la incorporación de fuentes de datos externas. Este proceso creativo implica combinar el conocimiento del dominio con la ciencia de datos para amplificar el potencial de los datos.

División de datos

Por último, una vez preparados y enriquecidos los datos, llega el momento de segmentarlos para los procesos de formación y validación. Normalmente, los datos se dividen en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. El conjunto de entrenamiento se utiliza para construir el modelo, el conjunto de validación para ajustarlo y el conjunto de prueba para evaluar su rendimiento con datos invisibles. La división adecuada de los datos garantiza que el modelo no se ajuste demasiado a los datos que se ven y que pueda generalizarse bien a datos nuevos e invisibles.

Preparación de datos con Astera

Astera tiene capacidades excepcionales de preparación de datos para organizaciones que buscan aprovechar el poder de datos limpios y bien preparados para generar resultados reveladores de aprendizaje automático. Astera no solo proporciona imágenes del estado de los datos en tiempo real para evaluar la calidad de los datos, sino que también ofrece una interfaz intuitiva de apuntar y hacer clic con transformaciones integradas.

Este enfoque fácil de usar hace que la preparación de datos sea accesible para personas sin una amplia experiencia técnica. Veamos cómo Astera agiliza el proceso de preparación de datos para modelos de aprendizaje automático:

Extracción de Datos

Astera destaca en la extracción de datos con sus capacidades impulsadas por IA que le permiten conectarse sin problemas con fuentes no estructuradas. Esta característica garantiza que incluso los datos de fuentes no convencionales puedan integrarse sin esfuerzo en su flujo de trabajo de aprendizaje automático.

Perfil de datos

AsteraLa interfaz de usuario centrada en la vista previa proporciona una vista previa detallada de sus datos, lo que le permite explorar y comprender mejor sus datos antes de que comience la preparación real. Las comprobaciones del estado de los datos en tiempo real garantizan que pueda detectar problemas de inmediato y abordarlos de forma proactiva.

Limpieza de datos

Astera ofrece capacidades avanzadas de limpieza de datos, incluida la eliminación de valores nulos, operaciones de búsqueda y reemplazo y controles integrales de calidad de los datos. Además, su acción "Distinta" garantiza que sus datos estén limpios y libres de redundancias, lo que los hace ideales para aplicaciones de aprendizaje automático.

Datos

AsteraLa interfaz visual, interactiva y sin código simplifica las tareas de transformación de datos. Puede realizar acciones como normalización, codificación y agregaciones mediante la navegación de apuntar y hacer clic, lo que facilita la remodelación de sus datos para adaptarlos a los requisitos de sus modelos de aprendizaje automático.

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