Los modelos de aprendizaje automático (ML) dependen en gran medida de unos datos adecuados para ofrecer información y predicciones precisas. Los datos sin procesar deben someterse a un preprocesamiento o preparación mediante una serie de pasos, con el fin de dejarlos listos para su procesamiento mediante inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático.
¿Por qué es importante la preparación de datos para un aprendizaje automático eficaz?
La toma de decisiones sin la información adecuada perjudica a una empresa, ya que se invierte tiempo y energía en ejecutar un plan con pocas posibilidades de éxito. El aprendizaje automático puede ayudar a tomar decisiones mejor fundamentadas y basadas en datos. Sin embargo, la calidad de los modelos de aprendizaje automático depende de la calidad de los datos. Unos datos de mala calidad sesgarán las predicciones que genere el modelo de aprendizaje automático. Invertir en la preparación de los datos mejora la calidad de la información en la que se basan los responsables de la toma de decisiones, lo que aumenta la probabilidad de obtener 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.
Perfilado de datos
Comprender mejor los conjuntos de datos de origen mediante la elaboración de perfiles de datos ayuda a planificar la preparación de los datos. La elaboración de perfiles de datos consiste en analizar una fuente de datos para determinar su tamaño, variabilidad, estructura y contenido. Los resultados de la elaboración de perfiles pueden incluir la identificación de registros duplicados, la agrupación de los valores de los datos en intervalos y el cálculo de estadísticas como el mínimo, el máximo, la media, la mediana, la moda, la desviación estándar, la suma y la varianza.
Limpieza de datos
La creación de perfiles de datos ayudará a identificar los delimitadores de campos, que el proceso de limpieza de datos utilizará para garantizar la coherencia de los campos y registros de datos mediante la estandarización de los tipos de datos y los formatos de archivo.
Filtrado de datos
Saber qué preguntas se pretenden responder con los datos o qué correlaciones busca el modelo de aprendizaje automático ayuda a determinar qué datos se pueden descartar para evitar sesgar el modelo. Se pueden eliminar los valores atípicos y los datos innecesarios. También se pueden borrar los registros duplicados.
Transformación de datos
Cuando se recopilan datos de múltiples fuentes, muchos campos pueden presentar inconsistencias. Los formatos de fecha pueden variar, los campos numéricos pueden contener símbolos monetarios y los valores numéricos pueden diferir. La transformación de datos permite corregir estas inconsistencias. Se puede uniformizar el uso de espacios al principio o al final de los campos. Los datos sujetos a normativas pueden enmascararse u ocultarse para proteger la privacidad de los clientes sin que ello afecte a los resultados del modelo de aprendizaje automático.
Enriquecimiento de datos
Los conjuntos de datos pueden enriquecerse añadiendo valores calculados, fusionando datos relacionados procedentes de múltiples fuentes y agrupando los valores discretos de los datos en intervalos. Las lagunas también pueden completarse añadiendo valores por defecto, extrapolando o interpolando los valores de los campos. Los datos de los sistemas internos pueden combinarse con datos externos de terceros para aportar un contexto de mercado.
División de datos para el aprendizaje automático
Cuando los conjuntos de datos son demasiado grandes para que los lea un único proceso, se pueden dividir en subconjuntos y distribuir en diferentes dispositivos para acelerar la ingesta mediante la ejecución en paralelo. La división de los datos en particiones puede realizarse mediante el uso de valores hash para una distribución aleatoria o mediante una clave para distribuir los segmentos de forma uniforme entre las particiones.
Validación de datos
La validación de datos suele ser el paso final en la preparación de datos y se utiliza para evaluar la calidad de los mismos.
Automatización de la preparación de datos para el aprendizaje automático
Los pasos del proceso de preparación de datos pueden encadenarse en un proceso de canalización de datos mediante una solución de integración de datos capaz de coordinar y programar cada uno de los pasos de preprocesamiento de datos.
Las ventajas de la preparación de datos para el aprendizaje automático
Entre las ventajas del preprocesamiento de datos se encuentran las siguientes:
- Los datos preprocesados permiten obtener mejores resultados con los modelos de aprendizaje automático.
- Los datos procesados resultan más útiles para el análisis empresarial tradicional.
- Los modelos de aprendizaje automático pueden reutilizar los flujos de datos existentes para agilizar la preparación de los datos.
- Los datos preprocesados permiten obtener mejores resultados que aumentan la agilidad y la competitividad.
- Los datos preprocesados son de mayor calidad, lo que los hace más fiables y meritorios de confianza.
- Los ingenieros de datos son más productivos gracias a la reducción de los tiempos de entrenamiento de los modelos.
Actian y la preparación de datos
Actian y la plataforma de inteligencia de datos
La plataformaActianData Intelligenceha sido diseñada específicamente para ayudar a las organizaciones a unificar, gestionar y comprender sus datos en entornos híbridos. Reúne la gestión de metadatos, la gobernanza, el linaje, el control de calidad y la automatización en una única plataforma. Esto permite a los equipos saber de dónde proceden los datos, cómo se utilizan y si cumplen los requisitos internos y externos.
Actian DataConnectofrece una plataforma de integración inteligente y de bajo código para abordar casos de uso complejos mediante integraciones automatizadas, intuitivas y reutilizables. DataConnect incluye un entorno gráfico que permite diseñar visualmente flujos de datos, asignar campos de datos y aplicar transformaciones de datos. Los flujos de preparación de datos se pueden gestionar de forma centralizada, lo que reduce los costes de administración.
La base de datosActian Analytics Engine facilita el análisis de datos a alta velocidad gracias a su capacidad de almacenamiento en columnas, que reduce al mínimo la necesidad de índices de datos preexistentes. Analytics Engine admite funciones definidas por el usuario que pueden alojar algoritmos de aprendizaje automático. Analytics Engine agiliza el procesamiento de las consultas aprovechando varias cachés de la CPU a partir de una sola instrucción.
A través de su interfaz centralizada, Actian ofrece información en tiempo real sobre las estructuras y los flujos de datos, lo que facilita la aplicación de políticas, la resolución de problemas y la colaboración entre departamentos. La plataforma también ayuda a vincular los datos con el contexto empresarial, lo que permite a los equipos utilizarlos de forma más eficaz y responsable. La plataforma de Actian está diseñada para adaptarse a los ecosistemas de datos en constante evolución, lo que garantiza un uso coherente, inteligente y seguro de los datos en toda la empresa.Solicita tu demostración personalizada.
