Preprocesamiento: El primer paso para mejorar el rendimiento de Machine Learning

El Machine Learning se utiliza para todo, desde filtrar spam en correos electrónicos, analizar sitios web, hasta personalizar anuncios y búsquedas de productos. Sin embargo, los desarrolladores de ML a menudo se enfrentan a problemas que retrasan o disminuyen el rendimiento efectivo de los modelos, lo que hace que los resultados sean poco confiables. ¿Qué es el preprocesamiento? Es el primer paso vital para preparar los datos en bruto para los modelos de Machine Learning. Los datos en bruto suelen contener varios errores, anomalías y redundancias. El preprocesamiento de los datos asegura que el conjunto de datos esté listo para trabajar con un modelo de Machine Learning en particular y sus algoritmos. Los problemas que pueden interferir con el rendimiento de los modelos de Machine Learning son innumerables. Estos problemas pueden variar desde problemas con los datos en sí hasta malas decisiones por parte de los desarrolladores. Si el modelo de Machine Learning intenta utilizar un conjunto de datos de mala calidad o con datos defectuosos, los resultados serán sesgados e poco confiables. Además, si simplemente no hay suficientes datos para el proceso, los resultados serán insatisfactorios. Y si hay un sesgo inherente en el conjunto de datos que no se identificó, entonces los resultados reflejarán y magnificarán esos sesgos, creando resultados erróneos. Los desarrolladores de Machine Learning también deben elegir el algoritmo correcto para abordar cada conjunto de datos. La elección equivocada puede resultar en un procesamiento poco eficiente y desordenado. Los desarrolladores también deben tener cuidado con el sobreajuste y el subajuste, que pueden diluir y invalidar el rendimiento del Machine Learning, produciendo resultados inexactos con demasiada varianza o demasiado sesgo. Por último, deben elegir los mejores hiperparámetros para adaptarse al conjunto de datos dado; la sintonización deficiente de los hiperparámetros es otro problema potencial que puede tener efectos perjudiciales en un modelo de Machine Learning. Configurar un modelo de Machine Learning eficiente, confiable y confiable es un proceso multifacético, independientemente del conjunto de datos. El preprocesamiento minucioso de los datos es un paso importante en este proceso general. El preprocesamiento cuidadoso puede ahorrar tiempo a los desarrolladores a largo plazo, ya que prepara el modelo de Machine Learning para el éxito, evitando la necesidad de alterar los resultados o volver a las etapas iniciales de establecimiento del modelo después del hecho. Los desarrolladores deben elegir cuidadosamente los métodos específicos de preprocesamiento para que coincidan con un conjunto de datos en particular. La profundidad del preprocesamiento también dependerá de cada conjunto de datos y algoritmo; el preprocesamiento no es una metodología universal. Primero, el primer paso para preprocesar los datos es reunir el conjunto de datos. Esto incluye recopilar datos de todas sus ubicaciones dispares y consolidarlos en una ubicación, como un almacén de datos. Esto reducirá la ineficiencia y la repetición.