Los modelos de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) dependen en gran medida de datos adecuados para ofrecer ideas y predicciones precisas. Los datos brutos deben preprocesarse o prepararse mediante una serie de pasos para prepararlos para el procesamiento de Inteligencia Artificial (IA) y ML.
¿Por qué es importante preparar los datos para un aprendizaje automático eficaz?
Una prise de décision desinformada perjudica a una empresa, ya que se gasta tiempo y energía en ejecutar un plan con pocas posibilidades de éxito. El aprendizaje automático puede ayudar a tomar decisiones mejor informadas y basadas en datos. Sin embargo, la calidad de los modelos de aprendizaje automático depende de sus datos. Los datos malos sesgarán las predicciones que produce el modèle de machine learning . Invertir en la preparación de los datos aumenta la calidad de los datos en los que se basan los responsables de la toma de decisiones, lo que aumenta la probabilidad de un resultado positivo.
Preparación de datos para el aprendizaje automático
Los siguientes procesos de preparación de datos mejorarán la calidad de los datos utilizados para el aprendizaje automático.
Perfiles de datos
Comprender mejor los conjuntos de datos de origen mediante la elaboración de perfiles de datos ayuda a formular la preparación de datos. El perfilado de datos consiste en analizar una fuente de datos para determinar su tamaño, variabilidad, estructura y contenido. El resultado del perfilado puede incluir la identificación de registros duplicados, la clasificación de valores de datos en rangos y el cálculo de estadísticas de Mín, Máx, Media, Mediana, Modo, Desviación Estándar, Suma y Varianza.
Depuración de datos
El perfilado de datos ayudará a identificar los delimitadores de campo, que el proceso de nettoyage des données de datos utilizará para que los campos de datos y los registros sean coherentes mediante la normalización de los tipos de datos y los formatos de archivo.
Filtrar datos
Saber a qué preguntas se utilizarán los datos para responder o qué correlaciones busca el modèle de machine learning ayuda a determinar qué datos pueden descartarse para evitar sesgar el modelo. Se pueden eliminar los valores periféricos y los datos innecesarios. También se pueden eliminar los registros duplicados.
Transformación de datos
Cuando se recogen datos de múltiples fuentes, muchos campos pueden ser incoherentes. Los formatos de fecha pueden variar, los campos numéricos pueden contener símbolos de moneda y los valores numéricos pueden diferir. La transformación de datos puede corregir estas incoherencias. Los espacios iniciales o finales pueden hacerse coherentes. Los datos sujetos a normativas pueden enmascararse u ofuscarse para proteger la privacidad del cliente sin que ello afecte a los resultados del modelo ML.
Enriquecimiento de datos
Los conjuntos de datos pueden enriquecerse añadiendo valores calculados, fusionando datos relacionados de múltiples fuentes y agrupando valores de datos discretos en rangos. También pueden rellenarse las lagunas añadiendo valores por defecto, extrapolando o interpolando valores de campo. Los datos de los sistemas internos pueden combinarse con datos externos de terceros para añadir un contexto de mercado.
Partición de datos de aprendizaje automático
Cuando los conjuntos de datos son demasiado grandes para ser leídos por un único proceso, pueden dividirse en subconjuntos y colocarse en diferentes dispositivos para una ingestión más rápida mediante ejecución paralela. La partición de los datos puede realizarse mediante valores hash para una distribución aleatoria o mediante un valor clave para distribuir los fragmentos uniformemente entre las particiones.
Validación de datos
La validación de datos suele ser el último paso en la preparación de datos y se utiliza para evaluar su calidad.
Automatización de la preparación de datos para el aprendizaje automático
Los pasos del proceso de preparación de datos pueden encadenarse en un proceso pipeline de données utilizando una solución de integración de datos que pueda orquestar y programar los pasos individuales del preprocesamiento de datos.
Ventajas de la preparación de datos para el aprendizaje automático
Algunas de las ventajas del preprocesamiento de datos son las siguientes:
- Los datos preprocesados producen mejores resultados de los modelos de aprendizaje automático.
- Los datos preparados son más aptos para los análisis empresariales tradicionales.
- Los modelos de formación de ML pueden reutilizar las canalizaciones de datos existentes para una preparación más rápida de los datos.
- Los datos preprocesados dan lugar a mejores resultados que aumentan la agilidad y la competitividad.
- Los datos preprocesados son de mayor calidad, lo que los hace más fidedignos y fiables.
- Los ingenieros de datos son más productivos, ya que se reducen los tiempos de entrenamiento de los modelos.
Actian y la preparación de datos
Actian Data Platform facilita la automatización del preprocesamiento de datos mediante sus funciones integradas de integración de datos. Las empresas pueden preprocesar de forma proactiva sus datos operativos para que estén listos para el análisis mediante la automatización de canalizaciones. Las organizaciones pueden obtener el máximo valor de sus activos de datos disponibles facilitando la unificación, transformación y orquestación de canalizaciones de datos.
Actian DataConnect proporciona una plataforma de integración inteligente y de bajo código para abordar casos de uso complejos con integraciones automatizadas, intuitivas y reutilizables. DataConnect incluye un estudio gráfico para diseñar visualmente canalizaciones de datos, mapear campos de datos y transformaciones de datos. Las canalizaciones de preparación de datos pueden gestionarse de forma centralizada, lo que reduce los costes de administración.
La base de datos Actian Vector facilita el análisis de datos de alta velocidad gracias a su capacidad de stockage en colonnes que minimiza la necesidad de índices de datos preexistentes. Vector admite funciones definidas por el usuario que pueden albergar algoritmos de aprendizaje automático. El procesamiento vectorial acelera las consultas explotando múltiples cachés de processeur a partir de una única instrucción.
Actian Data Platform se ejecuta sur site y en múltiples plataformas en la nube, incluyendo AWS, Azure y Google Cloud, por lo que puede ejecutar sus análisis dondequiera que residan sus datos.
