Cómo los conjuntos de datos de alta calidad pueden revolucionar los resultados comerciales con el aprendizaje automático

En el aprendizaje automático, la calidad del conjunto de datos es tan importante como la complejidad del modelo. Sin datos de alta calidad, incluso los algoritmos y modelos más avanzados no podrán ofrecer resultados precisos. En este artículo, exploraremos la correlación entre conjuntos de datos y modelos, y cómo la precisión del modelo puede afectar los resultados comerciales.

La relación entre conjuntos de datos y modelos

En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena en un conjunto de datos etiquetado. El conjunto de datos consiste en datos de entrada y valores de salida correspondientes. El modelo usa estos datos para aprender patrones y relaciones entre las entradas y salidas, que luego usa para hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles.

La calidad del conjunto de datos puede afectar en gran medida la precisión del modelo resultante. Un conjunto de datos de alta calidad debe ser diverso, representativo y preciso. También debe estar libre de errores, duplicados y valores atípicos.

Si el conjunto de datos es sesgado, inexacto o incompleto, el modelo resultante también será sesgado, inexacto o incompleto. Esto puede conducir a predicciones incorrectas y resultados potencialmente dañinos. Por lo tanto, es esencial asegurarse de que el conjunto de datos sea de alta calidad antes de usarlo para entrenar un modelo.

Entonces, ¿qué hace que un conjunto de datos sea de alta calidad?

En términos de diversidad, el conjunto de datos debe contener una variedad de ejemplos que cubran diferentes escenarios y casos extremos. Por motivos de representatividad, el conjunto de datos debe incluir ejemplos que sean similares a los datos del mundo real que procesará el modelo. La precisión es fundamental, y se debe realizar una limpieza y preprocesamiento de datos para eliminar cualquier dato incorrecto o incoherente.

La relevancia también es esencial, y el conjunto de datos debe incluir las características y etiquetas necesarias para entrenar el modelo de manera efectiva. El tamaño del conjunto de datos debe ser suficiente para proporcionar suficientes ejemplos al modelo para aprender patrones y relaciones. En las tareas de clasificación, el conjunto de datos debe tener clases equilibradas, con aproximadamente la misma cantidad de ejemplos en cada clase para evitar que el modelo esté sesgado hacia una clase en particular.

Cómo la precisión del modelo puede ayudar a las empresas

La precisión de un modelo de aprendizaje automático es una medida de qué tan bien puede hacer predicciones sobre datos nuevos e invisibles.

Un modelo de alta precisión puede proporcionar muchos beneficios a las empresas, como:

1. Toma de decisiones mejorada: los modelos de aprendizaje automático pueden proporcionar información valiosa que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas. Por ejemplo, un modelo predictivo puede ayudar a una empresa a identificar qué clientes tienen más probabilidades de abandonar, lo que le permite tomar medidas proactivas para retener a esos clientes.

   
   

2. Mayor eficiencia : los modelos de aprendizaje automático pueden automatizar muchos procesos, ahorrando tiempo y dinero a las empresas. Por ejemplo, un modelo de reconocimiento de imágenes puede automatizar el control de calidad en un proceso de fabricación, lo que reduce la necesidad de una inspección manual.

   
   

3. Experiencia del cliente mejorada: los modelos de aprendizaje automático pueden proporcionar recomendaciones y servicios personalizados a los clientes, mejorando su experiencia general. Por ejemplo, un motor de recomendaciones puede sugerir productos o servicios en los que es probable que un cliente esté interesado en función de sus interacciones anteriores con la empresa.

Tratar con conjuntos de datos de baja calidad puede ser un desafío importante para las empresas que dependen del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para impulsar su negocio. Estos conjuntos de datos pueden contener imprecisiones e inconsistencias, lo que puede afectar la precisión de los modelos entrenados en ellos. En muchos casos, estos conjuntos de datos están etiquetados por empresas de terceros, lo que puede generar más problemas.

Para superar el problema de los conjuntos de datos de baja calidad, nuestra empresa reconoció la importancia de incorporar la anotación de datos internamente, bajo la guía de nuestros ingenieros de IA. Al hacerlo, pudimos asegurarnos de que los datos se etiquetaran de manera precisa y consistente, lo que llevó a mejoras significativas en la precisión de nuestro modelo.

Uno de los principales beneficios de tener a nuestros ingenieros supervisando el proceso de etiquetado fue la capacidad de capacitar y educar a los anotadores sobre las mejores prácticas y los procedimientos operativos estándar. Esta capacitación ayudó a garantizar que los datos se etiquetaran de manera precisa y consistente, y que cualquier problema o discrepancia se identificara y abordara con prontitud.

En conclusión, los conjuntos de datos de alta calidad son esenciales para que los modelos de aprendizaje automático brinden resultados precisos y confiables. Al garantizar que el conjunto de datos sea diverso, representativo y preciso, las empresas pueden crear modelos de alta precisión que pueden proporcionar información valiosa, aumentar la eficiencia y mejorar la experiencia del cliente. Por lo tanto, las empresas deben invertir tiempo y recursos en crear y mantener conjuntos de datos de alta calidad para desbloquear todo el potencial del aprendizaje automático.

La imagen principal de este artículo fue generada porel generador de imágenes AI de HackerNoon a través del mensaje "robots como estudiantes en un salón de clases".