Los algoritmos del aprendizaje automático pueden reunir, almacenar y analizar datos y generar un resultado valioso. Estas herramientas permiten evaluar el estado de los datos complicados y agrupados. También se puede decir que el aprendizaje automático ofrece diferentes herramientas para comprender datos complejos mediante la segmentación y la simplificación. Además, le permite automatizar sus tareas empresariales y tomar mejores decisiones a través de datos organizados.
Ciertamente, en el aprendizaje automático, los datos funcionan como combustible. Usted introduce nuevos datos en el modelo de aprendizaje automático y éste genera el resultado deseado, analizando todos los datos necesarios. El algoritmo utilizará datos relevantes para los resultados. Por lo tanto, es esencial refinar los datos constantemente. El refinamiento ayudará a eliminar los datos irrelevantes y obsoletos de los conjuntos de datos. Ya no es necesario que esos datos tengan un impacto en el resultado.
Los datos irrelevantes en un algoritmo influirán en el resultado y afectarán a la precisión y a la tasa de éxito del modelo. Por lo tanto, eliminar los datos irrelevantes es esencial para aportar eficacia al resultado. En consecuencia, esto aclara la importancia de la limpieza de datos en el aprendizaje automático. Dado que los científicos de datos no conversan a menudo sobre este tema, los principiantes desconocen por qué y cómo eliminar los datos no deseados. Esto hace que los principiantes se vean obligados a aportar eficacia y precisión a sus resultados. Por lo tanto, le traemos esta guía completa para ayudarle.
Limpieza de datos
La limpieza de datos se refiere a la eliminación de datos irrelevantes en todo el modelo. El proceso elimina la inexactitud de los resultados al eliminar los datos no deseados. También garantiza que los datos sean coherentes, correctos y utilizables. Puede comenzar el proceso de limpieza de datos identificando los errores y resolviendo los problemas mediante la eliminación de los datos. Hay que limpiar los datos no deseados con la ayuda de herramientas como Python. Esta herramienta te ayudará a escribir el código y a eliminar los datos. Además de utilizar un lenguaje de programación para interpretar el código de limpieza de datos, también tienes que eliminar los datos manualmente. Ten en cuenta que el objetivo principal de la limpieza de datos es eliminar el error que está afectando al resultado. Por lo tanto, cuando empiece a limpiar los datos, puede que el proceso le resulte exigente, pero el resultado es notable.
Pasos para la limpieza de datos
El primer paso para la limpieza de datos sería identificar sus objetivos. No podrá realizar sus tareas si no tiene idea de sus expectativas. Una vez que conozca sus objetivos, podrá establecer un plan para alcanzarlos. En este caso, su objetivo principal es aportar precisión y eliminar los errores. Mientras planifica, elegirá la estrategia a seguir. Empezar centrándose en las principales métricas sería la mejor decisión. Sin embargo, debe hacerse algunas preguntas para encontrar las métricas adecuadas.
¿Cuál sería la métrica más alta para lograr el resultado deseado?
¿Qué espera de la limpieza de datos?
Una vez que entienda el motivo de la limpieza de datos, puede seguir estos pasos:
Identificar los errores
Antes de corregir el error y aportar precisión al resultado del modelo, es necesario identificarlo primero. Encontrar los errores le ayudará a encontrar la solución óptima en un tiempo mínimo. Sin embargo, la evaluación de datos completos puede ser intimidante y podría afectar a las funciones de los modelos. Por ello, mantenga un registro de todos los conjuntos de datos en los que encuentre más errores. Mantener los registros le permite simplificar el proceso de identificación y solución de los datos corruptos o incorrectos.
Estandarizar el proceso
Al limpiar los datos, también hay que reconocer si el error se debe a un valor incorrecto. Cada valor de los datos debe tener un formato estandarizado. Por ejemplo, debe comprobar las minúsculas y mayúsculas de las cadenas o medir la unidad de los valores numéricos. A veces, el modelo considera que los datos son inexactos debido a esos errores tipográficos y de representación.
Garantizar la exactitud de los datos
Después de analizar la base de datos para la limpieza de datos, confirme la exactitud de los datos utilizando diferentes herramientas. Es necesario invertir en herramientas de datos para agilizar y acelerar el proceso de limpieza. La mayoría de estas herramientas utilizan un algoritmo de aprendizaje automático para identificar los datos adecuados y limpiarlos en tiempo real. Posteriormente, repercute positivamente en la precisión del modelo y genera los mejores resultados.
Comprobar los datos duplicados
Los datos duplicados pueden no causar ningún error pero consumen mucho tiempo para el resultado. Sin embargo, puede resolver este problema identificando los duplicados durante el análisis de datos. Busque herramientas de análisis de datos para limpiar los datos de duplicados. Elija una herramienta automatizada para analizar y eliminar los datos duplicados.
Evaluar los datos
Después de identificar, normalizar y eliminar los datos no deseados y duplicados, añada los datos a la base de datos utilizando herramientas de terceros. Estas herramientas acumularán los datos del modelo de primera parte, limpiarán los datos y proporcionarán información completa sobre la exactitud de los datos. Una vez que haya limpiado los datos con estas fuentes de terceros, utilícelos para realizar análisis empresariales precisos.
Hable con su equipo
Compartir estos métodos con su equipo aportará coherencia y precisión en menos tiempo. Cuando conecte a su equipo para promover estos nuevos protocolos, reforzará el equipo. Conecte a su equipo desarrollando el plan de limpieza de datos y compártalo con ellos. De este modo, aportará precisión a los modelos y acelerará el proceso de limpieza de datos.
Importancia de la limpieza de datos
Al igual que muchas empresas, los datos pueden ser la importancia central en su negocio también. Con datos precisos, puede mejorar las operaciones de su negocio y tomar mejores decisiones. Por ejemplo, usted es un negocio de entrega, y su negocio depende de la dirección de sus clientes. Para mantener la exactitud de los datos, debe actualizar constantemente la base de datos. Dado que muchos clientes de la ciudad pueden cambiar de barrio, debe actualizar los datos con regularidad. Si sus datos son inexactos y no están actualizados, sus empleados cometerán errores al realizar las tareas del negocio. Por lo tanto, concéntrese en la actualización de los nuevos datos y en la limpieza de los antiguos. He aquí algunas ventajas de la limpieza de datos para su empresa:
- Técnica rentable
- Reduce el riesgo de errores
- Mejora la captación de clientes
- Aumenta los datos sin fisuras
- Permite tomar una mejor decisión
- Aumenta la productividad de los empleados
Conclusión
La limpieza de datos es una técnica eficaz para mejorar la precisión del modelo de aprendizaje automático. Muchas empresas no logran limpiar los datos no deseados de la base de datos de su modelo. En esta guía, hemos hablado de cómo puede perfeccionar y mejorar la eficacia de su conjunto de datos de aprendizaje automático y reducir los errores.
