22. Técnicas para mejorar la calidad de los datos al crear modelos ML sin programación

22 Técnicas para mejorar la calidad de los datos al crear modelos ML sin programación

Cuando se trata de crear un modelo de aprendizaje automático, la calidad de los datos es crucial para el éxito del proyecto. Aunque no se necesita saber programar para crear un modelo de aprendizaje automático, hay ciertas técnicas que pueden ay,udar a mejorar la calidad de los datos y, por lo tanto, aumentar la precisión del modelo. Aquí hay 22 técnicas para hacerlo:

  1. Recopilar datos relevantes: Es importante recopilar datos que sean relevantes para el problema que se está intentando resolver.
  2. Comprobar la calidad de los datos: Verificar si hay errores o incoherencias en los datos antes de utilizarlos en el modelo.
  3. Limpieza y preprocesamiento de los datos: Eliminar cualquier información redundante o incompleta y normalizar los valores numéricos.
  4. Detectar y tratar valores atípicos: Identificar cualquier valor extremo o inusual en los datos y decidir si es necesario eliminarlos o corregirlos.
  5. Gestionar valores faltantes: Decidir cómo manejar las entradas con valores faltantes – reemplazarlas con una media o moda, eliminarlas o imputarlas mediante algún otro método.
  6. Equilibrado de clases: Si las diferentes clases tienen tamaños desiguales, puede ser necesario equilibrarlas mediante submuestreo (eliminar instancias) o sobremuestreo (añadir instancias).
  7. Selección de características: Identificar las variables más relevantes para el problema y eliminar las que ,no aportan información útil.
  8. Codificación de variables categóricas: Convertir variables categóricas en numéricas utilizando técnicas como la codificación one-hot.
  9. Análisis de correlación: Verificar si hay relaciones lineales entre las variables y, si es así, decidir cómo manejarlas (eliminar una de ellas, fusionarlas, etc.).
  10. Análisis de multicolinealidad: Detectar si hay altas correlaciones entre diferentes variables y decidir cómo manejarlas.
  11. Estandarización y normalización: Convertir los valores numéricos a una escala común para evitar que los valores grandes dominen sobre los pequeños.
  12. Muestreo estratificado: Si las diferentes clases tienen distribuciones desiguales dentro del conjunto de datos, puede ser necesario realizar muestreos estratificados para obtener subconjuntos equilibrados.
  13. Muestreo aleatorio: Asegurarse de que el conjunto de datos utilizado sea representativo del problema real mediante un muestreo aleatorio adecuado.
  14. Cross-validation: Utilizar técnicas de validación cruzada para evaluar la precisión del modelo y detectar posibles problemas de sobreajuste o subajuste.
  15. Ajuste, del tamaño del conjunto de entrenamiento y prueba: Decidir qué proporción del conjunto de datos se debe utilizar para entrenar el modelo y cuánto para probarlo.
  16. Eliminación de duplicados: Eliminar cualquier instancia duplicada en el conjunto de datos.
  17. Normalización del texto: Si se utilizan entradas de texto, normalizarlas eliminando signos de puntuación, mayúsculas y minúsculas, etc.
  18. Análisis estadístico: Realizar análisis estadísticos sobre los datos para obtener información relevante que pueda ayudar a mejorar la calidad del modelo.
  19. Multimodalidad: Si el problema tiene múltiples tipos diferentes de entradas (texto, imagen, audio), decidir cómo manejarlas y combinarlas adecuadamente.
  20. Codificación de valores continuos: Convertir valores continuos en categorías discretas utilizando técnicas como la discretización por frecuencia o por ancho fijo.
  21. Análisis del sesgo: Verificar si hay algún tipo de sesgo en los datos (por ejemplo, racial o económico) y decidir cómo manejarlo o eliminarlo.
  22. Análisis temporal: Si los datos tienen una dimensión temporal, asegurarse de que se utilizan adecuadamente las téc,nicas apropiadas para tratarla (como series temporales).

En resumen, si bien no es necesario saber programar para crear modelos de aprendizaje automático, es importante tener en cuenta estas técnicas cuando se recopilan y procesan los datos. Al aplicar estas técnicas, se puede mejorar significativamente la calidad del modelo y aumentar su precisión.


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