KNIME Analytics Platform: Un software gratuito para crear tus propios modelos ML

La inteligencia artificial (IA) es una disciplina que ha experimentado un gran auge en los últimos años. Su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y extraer información valiosa de ellos ha revolucionado muchos sectores, desde la medicina h,asta el marketing digital.

Aunque la IA solía ser un campo reservado a expertos en programación y estadística, hoy en día existen herramientas que permiten a cualquier persona crear sus propios modelos de aprendizaje automático sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. Una de estas herramientas es KNIME Analytics Platform.

¿Qué es KNIME?

KNIME (Konstanz Information Miner) es una plataforma de análisis de datos y aprendizaje automático gratuita y de código abierto. Fue desarrollada por un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología Informática de la Universidad de Konstanz, en Alemania.

KNIME se basa en una interfaz gráfica que permite construir flujos de trabajo visuales para el análisis y procesamiento de datos. Esto significa que no es necesario escribir código para utilizarlo, lo que lo convierte en una opción muy accesible para aquellos que quieren iniciarse en el mundo del aprendizaje automático.

Características principales

A continuación, algunas características clave que hacen que KNIME sea una herramienta interesante:

1. Fácil de usar: como mencionamos antes, KNIME tiene una interfaz gráfica intuitiva que permite diseñar flujos de trabajo fácilmente.
2. Flexibilidad: KNIME, permite integrar diferentes tipos de datos y herramientas para el análisis, lo que significa que puede adaptarse a diferentes necesidades y proyectos.
3. Gran cantidad de nodos: los nodos son bloques predefinidos que realizan tareas específicas en el flujo de trabajo. KNIME cuenta con una gran cantidad de ellos (más de 2000) para realizar diferentes tareas, desde la limpieza de datos hasta la creación de modelos predictivos.
4. Comunidad activa: KNIME cuenta con una gran comunidad de usuarios y desarrolladores activos que comparten recursos, tutoriales y herramientas adicionales.

Cómo crear un modelo ML básico con KNIME

A continuación, vamos a ver cómo crear un modelo básico de aprendizaje automático utilizando KNIME. En este ejemplo, vamos a utilizar un conjunto de datos sobre flores para predecir su especie según sus características.

Paso 1: Cargar los datos

Lo primero que debemos hacer es cargar nuestros datos en KNIME. Para ello, seleccionamos el nodo «File Reader» (Lector de archivos) desde la barra lateral izquierda y lo arrastramos al área central del programa. Luego hacemos clic sobre el nodo para abrir su configuración.

Dentro del nodo «File Reader», seleccionamos el archivo CSV con nuestro conjunto de d,atos y configuramos las opciones según corresponda (delimitadores, formato, etc.) Una vez hecho esto, podemos previsualizar los datos dentro del mismo nodo antes de continuar.

Paso 2: Preprocesamiento de datos

El siguiente paso es preparar nuestros datos para el análisis. Para ello, podemos utilizar diferentes nodos que nos permiten limpiar, filtrar y transformar los datos según nuestras necesidades.

En nuestro ejemplo, vamos a utilizar los siguientes nodos:

1. Column Filter: para seleccionar las columnas con las características de las flores que nos interesan (longitud del sépalo, longitud del pétalo, etc.) y eliminar aquellas que no utilizaremos en el modelo.
2. Row Filter: para eliminar filas con valores faltantes o erróneos.
3. Nominal to Numerical: para convertir la variable categórica «especie» en una variable numérica (1 para setosa, 2 para versicolor y 3 para virginica).

Paso 3: Creación del modelo

Llegamos al corazón de nuestro proyecto: la creación del modelo de aprendizaje automático. En KNIME existen muchos nodos predefinidos que nos permiten crear diferentes tipos de modelos (regresión lineal, clasificación por árboles de decisión, redes neuronales, etc.), pero en e,ste caso vamos a utilizar el nodo «Decision Tree Learner» (Entrenador de árbol de decisiones).

Este nodo nos permite crear un modelo predictivo que utiliza un árbol de decisiones para clasificar nuevas observaciones según sus características. Para configurar el nodo correctamente debemos seleccionar la columna objetivo (en nuestro caso, la especie) y las columnas predictoras (las características de las flores).

Paso 4: Evaluación del modelo

Una vez creado el modelo, es importante evaluar su desempeño para determinar si es adecuado o no para nuestras necesidades. Para ello, podemos utilizar nodos que nos permiten dividir nuestro conjunto de datos en dos partes (entrenamiento y prueba) y medir la precisión del modelo en cada una de ellas.

En nuestro ejemplo, vamos a utilizar los nodos «Partitioning» (División) y «Decision Tree Predictor» (Predictor de árbol de decisiones) para evaluar nuestro modelo. Luego podemos revisar las estadísticas de precisión del modelo y ajustarlo según corresponda.

Conclusiones

KMINE Analytics Platform es una herramienta muy interesante para aquellos que quieren iniciarse en el mundo del aprendizaje automático sin tener conocimientos técnicos avanzados. Su interfaz gráfica intuitiva y sus numerosos nodos predefinidos hacen que sea fácil, crear flujos de trabajo complejos con poco esfuerzo.

Aunque KNIME no es tan poderoso como otras herramientas más avanzadas como TensorFlow o PyTorch, sigue siendo una opción muy valiosa para proyectos sencillos o para aquellos que quieren experimentar con diferentes técnicas de análisis de datos.

Si estás interesado en aprender más sobre KNIME, te recomendamos visitar su sitio web oficial (https://www.knime.com/) donde encontrarás tutoriales, ejemplos y recursos adicionales.