El aprendizaje automático es uno de los modelos de mayor crecimiento en la actualidad, ya que, de él, se derivan una serie de beneficios para todo tipo de organizaciones.
La mayoría de las industrias trabajan con grandes cantidades de datos de gran el valor dentro de la tecnología de aprendizaje automático, lo que permite acceder a estos en tiempo real para optimizar su desempeño.
Este aprendizaje tiene un funcionamiento estratégico que se alimenta de estos datos, los cuales abarcan desde texto, símbolos, imágenes, videos, hasta cualquier otra fuente que permita el ciclo de retroalimentación del modelo de aprendizaje.
Básicamente, estamos hablando que, sin datos, es imposible darles curso a los sistemas de aprendizaje automatizado, ya que representan el punto de partida para que se lleven a cabo las tareas.
No solo se trata de tener una base de datos adecuada, sino garantizar la calidad de los datos, para evitar afectar el proceso de análisis de los mismos, o incluso afectar los procesos de toma de decisiones empresariales.
Los errores de datos, pueden ser la principal fuente de fracaso de las herramientas de aprendizaje automático, sin embargo, todo parte de la calidad de datos que se usen en el modelo, y es precisamente aquí donde comenzamos a entender la influencia que estos pueden tener.
Cuando se inicia un proceso de entrenamiento de datos, este permite al sistema el aprendizaje y fijación de los patrones para que el sistema haga predicciones, utilizando el conocimiento previo y la experiencia recopilada de los datos y hace la predicción.
Dependiendo del tipo de problema que se necesita abordar, los modelos de aprendizaje automático pueden manejarse usando diferentes volúmenes de datos, a los cuales puede accederse a ellos desde fuentes privadas, o fuentes abiertas, dependiendo del tipo de datos.
Algunos de los recursos más usados para obtener conjuntos de datos de ML en fuentes públicas, son los datos de Google, Datos abiertos de investigación de Microsoft, Conjuntos de datos de Amazon, los cuales permiten acceder a históricos de conjuntos de datos para diseñar modelos de aprendizaje.
Parte importante de concientizar la importancia de los datos, se basa en entender cómo funcionan estos dentro del proceso.
¿Cómo funcionan los datos en el aprendizaje automático?
Los datos dentro de un proceso de aprendizaje automático, se dividen en filas y conjuntos de datos.
Las filas de datos, se conocen como instancia, y los conjuntos de datos se denominan colección de instancias las cuales comparten un atributo común.
Los modelos de aprendizaje por lo general están conformados por conjuntos de datos diferentes, los cuales se usan para cumplir diferentes funciones en el sistema.
El aprendizaje automático debe comprender como realizar diferentes acciones, para lo que es necesario introducir conjuntos de datos de entrenamiento en el algoritmo de aprendizaje automático, los cuales deben estar acompañados de conjuntos de datos de validación o datos de prueba que permitan asegurar que este interprete estos datos de forma precisa.
Cuando se ingresan estos conjuntos de datos en el sistema, se puede poner en marcha el modelo de aprendizaje automático, y mientas más datos se puedan incorporar al sistema ML, más rapidez y precisión para mejorar el modelo se puede obtener.
Los datos pueden presentarse en diferentes tipos, bien sean numéricos, categóricos, de tiempo, o de texto, veamos un poco el enfoque de cada uno de ellos dentro del proceso.
- Los datos numéricos, también conocidos como datos cuantitativos, son aquellos conjuntos de datos medibles, como, por ejemplo, altura, peso o el costo. Es importante tener en cuenta que los datos numéricos no se vinculan con ningún punto en el tiempo, simplemente son números sin procesar.
- Los datos categóricos se ordenan por características definitorias, entre ellos se pueden procesar género, la clase social, origen étnico, ciudad natal, industria en la que trabaja, o cualquier otro tipo de etiquetas. Este tipo de datos no pueden sumarse, promediarse ni ordenarse de forma cronológica, simplemente sirven para agrupar personas o ideas que comparten atributos similares, de manera de apoyar al modelo de aprendizaje automático a optimizar su análisis de datos.
- Los datos de series de tiempo, este tipo de datos se usan para ser indexados en puntos específicos del tiempo, generalmente se recopilan en intervalos constantes, apoyando los procesos de comparación de datos de una semana a otra, de un mes a otro, de un año a otro o considerando el tipo de métrica que se necesite. Este tipo de datos tienen puntos de inicio y finalización establecidos.
- Los datos de texto, este tipo de datos involucran palabras, oraciones o párrafos que permitan aportar conocimientos dentro del proceso de aprendizaje automático, generalmente estas se agrupan o analizan a través de diferentes métodos, como la frecuencia de palabras, la clasificación de texto o el análisis de sentimientos.
Durante el proceso de aprendizaje automático la máquina, se encarga de revisar cada elemento de datos dentro de los conjuntos, lo cual permite que pueda recordar cada uno de estos conjuntos y llevarlo a completar predicciones a partir de la información recopilada.
El modelo de aprendizaje se encarga de realizar un mapeo de las entradas y salidas, permitiendo establecer una predicción de los datos proporcionados.
De manera que cada máquina aprende de ese mapeo de datos para permitirle basarse en la experiencia, cuando accede a predicciones verdaderas.
En el caso de acceder a una predicción falsa, es necesario realizar correcciones a la data de manera de poder reestructurar el aprendizaje, ayudando a minimizar los errores al y la brecha entre la predicción y lo real.
Entender la forma en la que funciona el aprendizaje automático, forma parte del proceso de comprensión de porque estos son tan relevantes para el desenvolvimiento de este tipo de modelos.
El aprendizaje automático permite a las organizaciones recopilar información de manera rápida y eficiente, apoyando el tiempo de respuesta y mejorando su valor comercial, lo que hace de esta herramienta, una solución de alto valor.
Además, es fundamental para reducir las suposiciones basadas en promedios de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático tienen la capacidad de analizar volúmenes masivos de datos los cuales brindan información exhaustiva a partir de una información global, obteniendo mayor precisión.
