La adquisición de datos en el aprendizaje automático

No es novedad que la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML) se han vuelto de moda en los últimos dos años. Esto es porque esas tecnologías encabezan las prioridades de las empresas. Asimismo, lo que es interesante considerar, es el impacto que ha tenido en el perfil de personal que exige para las empresas. El mundo de los negocios y las comunicaciones ha sido una revolución sin precedente. Pero ¿alguna vez te has preguntado sobre el ingrediente secreto que lo hace posible? Son simplemente datos. Por lo que, su proceso de adquisición se convierte en una pieza crítica del rompecabezas de la IA. Profundicemos en este mundo del aprendizaje automático, aprendamos por qué es esencial y cómo abordarlo de manera efectiva.

Breve descripción general de la adquisición de datos en el aprendizaje automático

El ML es una forma de Inteligencia Artificial que permite a los modelos de IA aprender y tomar decisiones sin programación explícita por parte de un humano. Desempeña un papel fundamental en varios sectores, como las finanzas y la tecnología, automatizando tareas complejas y proporcionando información predictiva.

Por ejemplo, más de 12 bancos europeos experimentaron un aumento del 10% en las ventas de nuevos productos. Pero también, un ahorro del 20% en gastos de capital y una disminución del 20% en la pérdida de clientes. Esto ocurrió después de que los bancos reemplazaran sus antiguos enfoques de modelado estadístico con técnicas de ML. Es decir, la contribución del aprendizaje automático en el panorama tecnológico actual es significativa para impulsar la eficiencia y proporcionar soluciones a problemas complejos. Esto es posible gracias a la adquisición de datos, una fase crítica en la canalización de ML.

En pocas palabras, la adquisición de esta información es el proceso de recopilación y preparación de los datos que se utilizan para entrenar modelos posteriormente. Su calidad y la relevancia tienen un impacto directo en el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de ML.

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Como resultado, todos, ya sea un profesional en activo o un aspirante a estas posiciones, deben perfeccionar su comprensión de la adquisición de datos. Además, los algoritmos de ML son como niños que pueden aprender con los recursos adecuados: los datos. Por lo tanto, es imperativo dominar estas técnicas para garantizar que sean relevantes, completos y sólidos.

Descripción de la adquisición de datos en el aprendizaje automático

La adquisición de datos es el primer paso en el proceso de aprendizaje automático. Se refiere al acto de reunir y recopilar información relevante de diversas fuentes, tanto internas como externas. Por ejemplo, la empresa tiene posibilidad de capturar las transacciones de los clientes, el tráfico del sitio web o las lecturas de los sensores.

Por otro lado, los externos incluyen los conjuntos de bases disponibles públicamente, reseñas de redes sociales (con consentimiento) o información comprada a proveedores externos. Sin embargo, es importante elegir los que sean relevantes para el problema que el modelo de ML está tratando de resolver y que permitan al modelo identificar patrones y relaciones.

Limpieza y preprocesamiento de datos

Toda información debe someterse a algunos procesos antes de que se puedan usar para entrenar un modelo. Averigüemos qué son y por qué son necesarios:

Limpieza de datos

Esta implica identificar y corregir errores, inconsistencias y valores faltantes en los conjuntos de datos.

Preprocesamiento de datos

El proceso formatea y transforma esta información en una forma accesible para el algoritmo de aprendizaje automático. Es como convertir el grano en harina para que pueda ser procesado por nuestro sistema digestivo.

Tipos de datos

Ahora que sabemos detalles de adquisición, limpieza y preprocesamiento, veamos lo que se utilizan en el aprendizaje automático:

Datos estructurados

Como puede deducirse, estos tienen un formato fijo y se almacenan y analizan fácilmente en bases de datos. Por ejemplo, registros de clientes con información como nombres, direcciones e historial de pagos. Es un tipo ideal para tareas de ML por su facilidad de uso.

Datos no estructurados

Carece de un formato predefinido, como documentos de texto, imágenes, videos y publicaciones en redes sociales. Deben procesarse adicionalmente para extraer características significativas para el modelo. El proceso es similar al resumen de un texto.

La importancia de la adquisición de datos de calidad

No hace falta decir que esta consideración es, sin duda, parte integral de la eficiencia y precisión de los modelos. Es probable que un conjunto de datos de primera calidad garantice que los algoritmos aprendan patrones y ofrezcan predicciones exactas. Por el contrario, un conjunto de calidad inferior dará lugar a modelos sesgados o incorrectos, lo que proporcionará resultados poco fiables.

En otras palabras, la relevancia y la limpieza de los datos afectan directamente a la precisión de un modelo de ML. Por lo tanto, los procesos eficientes de su adquisición permiten una implementación rápida de modelos.

Desafíos comunes en la adquisición de datos

Volumen

Para empezar, es una tarea ardua el gestionar volúmenes de datos necesarios para el aprendizaje automático. Además, este conjunto de datos necesita importantes capacidades de almacenamiento y procesamiento.

Variedad

Es complicado tratar de integrar variedad de formas de datos, como son los estructurados y no estructurados. Además, es difícil reunir diferentes fuentes de datos para crear un conjunto coherente.

Veracidad

Se refiere a la fiabilidad y la calidad de nuestra información. Existe el riesgo de un rendimiento deficiente del modelo debido a datos inexactos, incompletos o ruidosos.

Superar los desafíos de la adquisición de datos

Aprovechar la nube

Las soluciones de almacenamiento en la nube potencian el procesamiento escalable, y puede manejar grandes volúmenes de información. Además, permite el muestreo que respalda la gestión eficaz de grandes conjuntos de datos.

Implementar marcos de integración de datos

Sugerimos utilizar herramientas especializadas en su limpieza y preprocesamiento, como los procesos ETL (Extraer, Transformar, Cargar), para convertir diversas naturalezas de información a un formato compatible.

Limpiar y validar a fondo

Confía en herramientas automatizadas para detectar y corregir errores, rellenar los valores que faltan y eliminar los duplicados. Otra cosa clave es recordar mantener metadatos detallados para garantizar la coherencia.

Prácticas recomendadas para la adquisición de datos en proyectos de ML

Es importante tener en cuenta algunas estrategias para sacar el máximo provecho. Te invitamos a considerar:

Usar API

Varios servicios en línea y bases de datos proporcionan interfaces de programación de aplicaciones (API) que permiten el acceso automático. Facilita la adquisición de datos estructurados de forma limpia. Las API también se aseguran de su actualización simultáneamente.

Respetar sitios web

Aprovecha datos de sitios web utilizando scripts o herramientas automatizadas sin comprometer la ley. La información es valiosa, pero es importante respetar los términos de servicio y limitar su recopilación para el propósito previsto.

Busca conjuntos de datos públicos

Explora esta oportunidad de fuentes acreditadas, como bases de datos gubernamentales, instituciones de investigación y plataformas de información abierta. Considera la posibilidad de acceder a portales como el Repositorio de aprendizaje automático de UCI. Es un método rentable y, regularmente, confiable.

Seguir el código ético de conducta que aplica a tu caso

Las normativas de privacidad son regionales o locales. Como ejemplos consideramos: el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos) y la CCPA (Ley de Privacidad del Consumidor de California) regulan las prácticas de adquisición de información. Por lo tanto, es crucial obtener el consentimiento adecuado, ser transparente sobre cómo se recopila y utilizan.

Administra y almacena meticulosamente

Elige la plataforma de almacenamiento adecuada (almacenamiento en la nube o local) en función de tus necesidades.

Mantén una estructura de datos organizada para facilitar el acceso y el uso futuro. Documenta el origen, formato y las transformaciones aplicadas para futuras referencias.

El futuro de la adquisición de datos en el aprendizaje automático

Tendencias actuales

Automatización

El uso de la automatización está aumentando. Muchas empresas están aprovechando técnicas como el web scraping automatizado, la transmisión de datos en tiempo real y la recopilación de IoT (Internet de las cosas) para recopilar información de forma continua y dinámica.

Datos sintéticos

Conoce esta modalidad, que consiste en tener información generada artificialmente que imitan los datos del mundo real, es particularmente útil cuando la recopilación de información del mundo real es difícil o las preocupaciones de privacidad son inevitables. Puede conservar las propiedades estadísticas sin divulgar información confidencial.

Internet de las cosas (IoT)

La mayoría de las empresas están obteniendo un gran volumen de datos procedentes de sensores, relacionados con una explosión de dispositivos IoT. De ahí que se estén desarrollando modelos de ML para analizar estos datos en tiempo real, con aplicaciones en mantenimiento predictivo, monitorización ambiental y atención sanitaria personalizada.

Búsqueda y reconocimiento de voz

Muchos modelos de ML se están entrenando con datos de usuario de asistentes de voz y altavoces inteligentes para mejorar el procesamiento del lenguaje natural. Pueden personalizar las experiencias de los usuarios y obtener información sobre su comportamiento.

La adquisición ética de datos ocupa un lugar central

Muchos países están implementando estrictas regulaciones de privacidad de datos. Esto da como resultado una conciencia y consideración de toma de decisiones de manera ética. Varios principios, como la transparencia, el consentimiento del usuario y el anonimato de los datos, se están convirtiendo en las principales prioridades de las organizaciones.

Integración de IA y ML

La tendencia contempla una mayor penetración de las tecnologías de IA y aprendizaje automático en los procesos de adquisición de datos. Las herramientas de IA automatizarán tareas complejas como la limpieza y la integración de datos. Además, los modelos se alimentarán de datos relevantes, recopilados después de predecir las tendencias de los datos e identificar patrones.

Aprender nuevas técnicas

Cada profesional tendrá que actualizar sus habilidades a medida que evolucionan las tecnologías de adquisición de datos. En el futuro, será esencial estar al tanto de las últimas herramientas y técnicas. Asimismo, desarrollar un conjunto versátil de habilidades en múltiples dominios, como la ciencia de datos, la ingeniería de software y la ciberseguridad. Estas habilidades ayudarán a navegar por las complejidades de la adquisición moderna de datos. Además, será imperativo comprender las implicaciones éticas y legales de su adquisición a medida que la privacidad se vuelva más común.

La automatización, los datos sintéticos y el edge computing cambiarán significativamente el futuro. Se vuelve imperativo que los profesionales adopten la mejora de sus habilidades y se adapten a las nuevas tecnologías para seguir siendo competitivos, asegurándose de que sus prácticas de adquisición de datos cumplan con los estándares éticos. Emeritus ofrece cursos de ciencia de datos en línea diseñados para mejorar tus habilidades. Estos cursos son seleccionados por expertos de la industria para ofrecer ideas prácticas y relevantes para la industria. Regístrate hoy y proyecta tu carrera de ciencia de datos a inesperadas alturas.

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