¿Qué importancia tiene la calidad de los datos en el Machine Learning?
Día tras día, el machine learning se está convirtiendo en una función importante en varios sectores comerciales. Los programas de machine learning se ejecutan con datos y la necesidad de grandes cantidades de datos para entrenar la máquina como un motor bien engrasado es más que nunca. Pero más que grandes cantidades de datos, la buena calidad de los datos es fundamental para obtener el resultado final deseado.
La gestión de datos se ocupa de la calidad de los datos, que es lo que hace que el resultado de las aplicaciones analíticas sea auténtico. Las aplicaciones analíticas brindan a las empresas una idea de su posición en la industria. Los avances analíticos actuales que se están realizando en la industria de la tecnología son notables, pero en lo que respecta a la calidad de los datos, no está a la altura de lo que es potencialmente dañino para una empresa que depende de un programa de aprendizaje automático.
Más datos, datos limpios
Los sistemas de machine learning necesitan más datos, pero ¿dónde están los datos? Si tomamos el ejemplo de la industria minorista, los datos se pueden recopilar durante varios años. Una vez que se extraen y recopilan los datos, se debe determinar la calidad de los mismos. Es el trabajo de un ingeniero de machine learning hacer eso, poner los datos en un contexto comprensible desde un punto de vista comercial.
Responsabilidades de un ingeniero de machine learning
La primera responsabilidad del ingeniero debe ser comprender las necesidades de sus clientes y su base de clientes. Esto implica que una empresa debe trabajar primero con un consultor de machine learning que hará una guía sobre cómo se debe utilizar el machine learning para adaptarse al modelo de negocio en particular. A continuación, el ingeniero de machine learning comenzará a procesar los datos del sistema para etiquetar y categorizar los datos con la ayuda de un experto en el dominio. Aquí es donde radica el problema. La mayoría de los proyectos de machine learning se llevan a cabo en ausencia de un experto en el dominio. Esto da como resultado una categorización defectuosa de los datos, un error del operador o suposiciones erróneas sobre la salida proporcionada por el sistema de machine learning.
Los ingenieros de machine learning dedican la mayor parte de su tiempo a ordenar los datos desde el inicio, por lo que si el producto de machine learning proporciona datos incorrectos al principio, la incorrección se agravará desde entonces. Esto da como resultado un aprendizaje automático sin supervisión.
Machine Learning supervisado y no supervisado
El machine learning supervisado se refiere al proceso de utilizar ejemplos de pares de entrada / salida para asignar una función a su elemento correspondiente. Con tales modelos, el rendimiento se puede medir desde el principio con la garantía de un error de datos cero.
El machine learning no supervisado contradice esto. No tiene etiquetas de datos ni una forma real de medir el rendimiento del algoritmo. Con tales programas, el objetivo es descubrir la estructura subyacente de los datos y dividirlos en varias categorías. Pero hay una ventaja en el machine learning sin supervisión. Estos algoritmos tienen la capacidad de ver patrones en los datos con los que los humanos pueden no estar familiarizados. Por lo tanto, al elegir un enfoque de machine learning, es importante comprender el propósito para el que se utiliza en el negocio.
La calidad de los datos es importante para el machine learning. El machine learning no supervisado es un salvador cuando falta la calidad de datos deseada para alcanzar los requisitos de la empresa. Es capaz de brindar información empresarial precisa mediante la evaluación de datos para programas basados en inteligencia artificial. Pero no existe una solución única para todas las empresas.
