Pipelines de aprendizaje automático

Los modelos de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) dependen en gran medida de los datos adecuados para ofrecer ideas y predicciones precisas. Un proceso de aprendizaje automático consta de pasos automatizados que preparan los datos para el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje automático.

¿Por qué son importantes las canalizaciones de datos para el aprendizaje automático?

Para obtener el máximo valor de las inversiones en aprendizaje automático, es vital proporcionar datos de la máxima calidad a los modelos de aprendizaje automático. Si se utilizan datos de baja calidad para entrenar un modelo de aprendizaje automático, se reduce su eficacia, lo que da lugar a predicciones poco fiables y correlaciones no detectadas. La inversión en canalizaciones de datos aumenta la calidad de los conocimientos en los que se basan los responsables de la toma de decisiones, lo que aumenta la probabilidad de un resultado positivo.

Pasos de la canalización de datos de aprendizaje automático

Los siguientes ejemplos de procesos de canalización de datos mejoran los datos utilizados para el aprendizaje automático.

Perfilar conjuntos de datos de origen

Los conjuntos de datos de origen pueden analizarse para comprender su contenido y ayudar a decidir qué tareas son necesarias en la canalización de datos. La creación de perfiles también proporciona información valiosa, como volúmenes de datos, variabilidad, niveles de duplicación, estructura y contenido. Algunas de las estadísticas que puede proporcionar la creación de perfiles son Mín, Máx, Media, Mediana, Modo, Desviación estándar, Suma y Varianza.

Reducción de datos

Un modelo de aprendizaje automático debe centrarse sólo en los datos relevantes. Los valores periféricos y los datos que no son relevantes pueden eliminarse mediante filtrado. Si se necesitan registros únicos, hay que eliminar los duplicados. Reducir el volumen de datos en la canalización de datos mejorará las tasas de rendimiento. Si el análisis no informa de valores discretos, los datos pueden agruparse en rangos de edad, por ejemplo.

Enriquecimiento de datos

Los datos pueden enriquecerse rellenando huecos mediante valores calculados o fusionando conjuntos de datos. Los campos vacíos pueden utilizar valores por defecto o extrapolados cuando proceda.

Formato de datos

En este paso se pueden corregir las lagunas en los datos. Los datos pueden formatearse para hacerlos más coherentes, asegurándose de que los formatos de fecha son coherentes, eliminando los espacios iniciales o finales y comprobando el uso de cualquier símbolo monetario incrustado.

Enmascaramiento de datos

Cuando se trata de datos sensibles, los datos de identificación personal pueden enmascararse u ofuscarse para preservar el anonimato del cliente.

Carga de datos

La canalización de datos suele terminar con una carga de datos en una base de datos o un sistema de archivos distribuido. Tanto la carga como el acceso a los datos por parte del modelo de aprendizaje automático pueden paralelizarse dividiendo los datos mediante un valor clave o un valor hash calculado para garantizar una distribución uniforme.

Automatización de canalizaciones de datos

Una integración de datos como Actian DataConnect puede orquestar una cadena de procesos de canalización de datos con visibilidad centralizada de todas las canalizaciones y sus calendarios. Entre las ventajas de una canalización de datos automatizada se incluyen las siguientes:

• Una mayor calidad de los datos mejora la toma de decisiones de la empresa y le permite responder mejor a las condiciones del mercado y a los cambios en las preferencias de los clientes, mejorando la competitividad.
• Los ingenieros de datos son más productivos, ya que se reducen los tiempos de entrenamiento de los modelos.
• Los modelos de aprendizaje automático ofrecen predicciones más precisas con datos preparados.
• Una vez preparados los datos para el aprendizaje automático, también pueden utilizarse para otros proyectos de análisis.
• Una vez probadas, la mayoría de las tareas de preparación de datos son reutilizables por otras canalizaciones de datos, de modo que pueden construirse, probarse y desplegarse más rápidamente.

Actian y Data Pipelines

Actian Data Platform facilita la automatización del preprocesamiento de datos mediante sus funciones integradas de integración de datos. Las empresas pueden analizar de forma rentable sus datos operativos mediante la automatización de canalizaciones. Las organizaciones pueden obtener un valor total de sus activos de datos disponibles facilitando la unificación, transformación y orquestación de canalizaciones de datos. Los conectores de integración facilitan la integración y extracción de datos de cientos de fuentes de datos, incluidos los servidores de flujo de datos.

La base de datos en columnas de Vector puede cargarse con datos preparados para ofrecer análisis de alto rendimiento y funciones de extracción, carga y transformación (ELT).

DataConnect proporciona una plataforma de integración inteligente de bajo código que aborda 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.