La recolección de datos y la preparación de datos son dos procesos fundamentales en el ámbito de la inteligencia automatizada. Estos pasos son esenciales para garantizar que los datos sean adecuados y estén listos para su análisis y aplicación en modelos de machine learning. En este artículo, exploraremos en detalle qué implica la preparación de datos, por qué es importante y cómo se lleva a cabo.
Qué es la preparación de los datos
La preparación de datos sigue una serie de pasos que comienza con la recopilación de los datos adecuados, seguido de procesos de limpieza, etiquetado y, más tarde, de validación y visualización.
Recopilar datos
La recopilación de datos es el proceso de agrupar todos los datos que necesita para ML. Dicho proceso puede resultar tedioso, ya que los datos residen en muchos orígenes de datos, incluidos portátiles, almacenamientos de datos, la nube, aplicaciones y dispositivos. Encontrar maneras de conectarse a diferentes orígenes de datos puede ser un desafío. Los volúmenes de datos también están aumentando de manera exponencial, así que hay una enorme cantidad de datos en la que buscar. Además, los datos pueden tener un buen número de formatos y tipos diferentes según el origen. Por ejemplo, no es fácil utilizar juntos datos de video y datos tabulares.
Limpiar datos
La limpieza de datos corrige errores y rellena espacio en caso de datos perdidos como paso para garantizar la calidad de los datos. Después de limpiar los datos, deberá transformarlos a un formato consistente y legible. Este proceso puede incluir cambiar formatos de campos como fechas y divisa, modificar convenciones de nomenclatura y corregir valores y unidades de medida para que sean consistentes.
Etiquetar datos
El etiquetado de datos es el proceso para identificar los datos sin procesar (imágenes, archivos de texto, videos, etc.) y agregar una o más etiquetas significativas e informativas para proporcionar contexto, de manera que un modelo de machine learning pueda aprender de ellos. Por ejemplo, las etiquetas pueden indicar si una fotografía contiene un pájaro o un auto, qué palabras se dijeron en una grabación de audio o si una imagen de rayos X contiene algo irregular. El etiquetado de datos se requiere para una variedad de casos de uso, incluidos la visión artificial, el procesamiento de lenguaje natural y el reconocimiento de habla.
Validar y visualizar
Una vez que los datos están limpios y etiquetados, los equipos de ML a menudo exploran los datos para asegurarse de que son correctos y están listos para el ML. Las visualizaciones como histogramas, gráficos de dispersión, gráficos de caja, gráficos de línea y gráficos de barra son herramientas útiles para confirmar que los datos son correctos. Además, las visualizaciones también ayudan a los equipos de ciencia de datos a completar análisis exploratorios de datos. Este proceso utiliza las visualizaciones para detectar patrones, encontrar anomalías, probar una hipótesis o verificar supuestos. Los análisis exploratorios de datos no requieren un modelado formal; en lugar de eso, los equipos de ciencia de datos pueden utilizar visualizaciones para descifrar los datos.
Por qué es importante la preparación de datos
La preparación de datos es un paso crítico en el proceso de inteligencia automatizada. A continuación, se presentan algunas razones por las cuales la preparación de datos es importante:
- Calidad de los datos: La preparación de datos garantiza la calidad de los datos antes de aplicar algoritmos de machine learning. Esto implica eliminar datos erróneos, corregir valores inconsistentes y garantizar que los datos sean coherentes y confiables.
- Mejora del rendimiento del modelo: Los modelos de machine learning se basan en datos de alta calidad. Si los datos no se preparan adecuadamente, el rendimiento del modelo puede verse afectado negativamente. La preparación de datos ayuda a asegurar que los datos sean relevantes y representativos para el problema que se está abordando.
- Optimización del tiempo y los recursos: La preparación de datos reduce la cantidad de tiempo y recursos necesarios para entrenar y ajustar modelos de machine learning. Al tener datos limpios y etiquetados, los equipos pueden centrarse en el desarrollo y optimización de los algoritmos de aprendizaje automático.
- Reducción de sesgos y errores: La preparación de datos ayuda a identificar y corregir sesgos y errores en los datos. Esto es especialmente importante en aplicaciones sensibles, como la detección de fraudes o el diagnóstico médico, donde los errores pueden tener consecuencias graves.
La recolección y preparación de datos son procesos fundamentales en el campo de la inteligencia automatizada. Estos pasos garantizan que los datos sean adecuados y estén listos para su análisis y aplicación en modelos de machine learning. La preparación de datos mejora la calidad de los datos, optimiza el rendimiento del modelo, optimiza el tiempo y los recursos, y reduce sesgos y errores. Es un paso esencial para garantizar el éxito de los proyectos de inteligencia automatizada.
Consultas habituales
¿Cuál es la diferencia entre la recolección de datos y la preparación de datos?
La recolección de datos se refiere al proceso de recopilar los datos necesarios para un proyecto de inteligencia automatizada. Por otro lado, la preparación de datos implica llevar a cabo una serie de pasos, como limpiar, etiquetar, validar y visualizar los datos, para garantizar que estén listos para su análisis y aplicación en modelos de machine learning.
¿Qué herramientas se utilizan para la preparación de datos?
Existen diversas herramientas y tecnologías disponibles para la preparación de datos. Algunas de las más comunes incluyen lenguajes de programación como Python y R, bibliotecas de manipulación de datos como pandas, y herramientas de visualización como Tableau y Power BI.
¿Qué desafíos pueden surgir durante la preparación de datos?
La preparación de datos puede presentar varios desafíos, como la falta de calidad y consistencia en los datos, la necesidad de trabajar con grandes volúmenes de datos, la identificación y corrección de sesgos y errores, y la integración de datos de diferentes fuentes y formatos.
La preparación de datos es un paso crítico en el proceso de inteligencia automatizada. A través de la recopilación, limpieza, etiquetado, validación y visualización de datos, se garantiza que los datos sean adecuados y estén listos para su análisis y aplicación en modelos de machine learning. La preparación de datos mejora la calidad de los datos, optimiza el rendimiento del modelo, optimiza el tiempo y los recursos, y reduce sesgos y errores. Es un proceso esencial para garantizar el éxito de los proyectos de inteligencia automatizada.
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