El Machine Learning permite a las empresas aprovechar sus datos al máximo, pero para obtener resultados precisos es clave preparar esos datos correctamente. La transformación de datos es el proceso esencial que convierte la información en un formato ideal para los modelos de Machine Learning, garantizando análisis efectivos y decisiones informadas.
¿Quieres saber cómo transformar tus datos y aplicar esta tecnología en tu negocio? ¡Sigue leyendo!
¿Qué es la transformación de datos en Machine Learning y por qué es importante?
En Machine Learning, la calidad y la preparación de los datos son fundamentales para el éxito del modelo. La transformación de datos consiste en modificar y estructurar la información para que sea interpretable y útil para el algoritmo. Un modelo que recibe datos inconsistentes o mal formateados tendrá dificultades para generalizar y realizar predicciones precisas.
Por ejemplo, una empresa que recopila datos de ventas con precios en diferentes monedas debe normalizar esta variable antes de usarla en un modelo predictivo de ingresos. La transformación de datos asegura, en este caso, que los precios de diferentes países se estandaricen a una moneda común y el modelo pueda trabajar con datos consistentes.
Descubre diferentes técnicas de transformación de datos
Existen diversas técnicas para transformar datos en un formato adecuado para Machine Learning. A continuación, destacamos algunas de las más comunes:
- Normalización y estandarización: estas técnicas ajustan las variables a un rango o una escala específica para que los algoritmos de Machine Learning no se vean influenciados desproporcionadamente por valores grandes. La normalización ajusta los valores entre 0 y 1, mientras que la estandarización centra los datos en torno a la media, con una desviación estándar de 1.
- Eliminación de valores atípicos: los valores atípicos o “outliers” pueden distorsionar los resultados del modelo, ya que representan casos extremos que no siguen el patrón del resto de los datos. Existen varios métodos para identificarlos, como el uso de gráficos de caja (boxplots) o z-scores.
- Codificación de variables categóricas: las variables categóricas (como países o categorías de productos) deben convertirse a un formato numérico para que los modelos de Machine Learning puedan procesarlas. Existen varias técnicas de codificación, como One-Hot Encoding o Label Encoding, que asignan valores numéricos a cada categoría.
- Imputación de valores faltantes: los datos incompletos son comunes y deben manejarse antes de alimentar el modelo. La imputación consiste en llenar los datos faltantes con valores estimados, ya sea mediante la media, la mediana o técnicas más avanzadas como el algoritmo K-Nearest Neighbors.
- Transformación logarítmica: cuando hay datos con una distribución sesgada, la transformación logarítmica ayuda a ajustar la variabilidad y crear un patrón más uniforme, facilitando que el modelo capte relaciones entre las variables de manera más precisa.
Herramientas para la transformación de datos
Existen varias herramientas y plataformas que facilitan la transformación de datos para Machine Learning, algunas de las más usadas son:
- Pandas: una biblioteca de Python ampliamente utilizada en ciencia de datos que permite manipular y analizar datos de manera eficiente.
- NumPy: otra biblioteca de Python que proporciona soporte para grandes matrices multidimensionales, ayudando a realizar cálculos y transformaciones complejas.
- Apache Spark: una plataforma de procesamiento en clúster que permite trabajar con grandes cantidades de datos, con opciones para la transformación en tiempo real.
- KNIME: una plataforma de análisis de datos que permite transformar, visualizar y modelar datos de manera gráfica, ideal para usuarios no técnicos.
Ejemplo práctico: cómo Amazon transforma datos para sus recomendaciones
Amazon es un ejemplo destacado de cómo la transformación de datos mejora el rendimiento de los modelos de Machine Learning. Con millones de usuarios y productos, Amazon recopila grandes cantidades de datos de navegación, compras y opiniones. Antes de que el sistema de recomendaciones pueda sugerir productos personalizados, Amazon aplica varias transformaciones:
- Recopilación y preprocesamiento: Amazon captura datos de interacciones en su plataforma, incluyendo búsquedas, productos visitados y compras. Estos datos son procesados y limpiados para eliminar cualquier entrada duplicada o ruido que pueda afectar la precisión del modelo.
- Codificación y agrupamiento: la plataforma convierte datos categóricos como tipos de productos o categorías en valores numéricos y realiza un agrupamiento para encontrar similitudes entre productos. Este proceso permite que el modelo de Machine Leaning relacione productos similares basándose en el comportamiento del usuario.
- Transformación logarítmica y normalización: para manejar variables como los precios de productos en diferentes mercados, Amazon utiliza transformaciones logarítmicas y normalización, ajustando los valores a escalas uniformes.
- Entrenamiento y ajuste del modelo: con los datos ya transformados y estandarizados, el sistema de recomendaciones de Amazon utiliza modelos de Machine Learning como redes neuronales o filtrado colaborativo para predecir los productos que más podrían interesar a cada usuario.
La transformación de datos es clave para que el Machine Learning funcione de manera precisa y efectiva. ¡Atrévete a dar el primer paso y descubre cómo la transformación de datos puede impulsar tu crecimiento!
Transformación de datos para su implementación en Machine Learning.pdf
Artículo publicado en la web de Acelera Pyme.
