Los modelos de aprendizaje automático han impactado a todas las industrias con sus enormes beneficios y revolucionado la capacidad de toma de decisiones. Aprovecharlos ha permitido a las organizaciones incorporar la automatización a sus operaciones, lo que hace que sea conveniente para el equipo directivo incorporar productividad a las tareas. Sin embargo, la principal preocupación de su éxito depende de los datos que se les proporcionen para llevar a cabo diferentes funciones. Por lo tanto, también se asocian ciertas desventajas si la entrada es falsa. En este artículo, exploraremos algunos de los desafíos más comunes relacionados con los requisitos de datos para los modelos de aprendizaje automático y las formas de superarlos.
¿Qué son los modelos de aprendizaje automático?
Generalmente, los modelos de aprendizaje automático son los algoritmos o conjuntos de elementos matemáticos que una computadora puede reconocer para realizar una operación particular. El funcionamiento del dispositivo informático depende de la forma en que se diseñan los algoritmos. De esta forma, pueden realizar predicciones y decisiones para realizar las actividades necesarias. Se requiere una gran cantidad de datos para ayudar a construir y permitir el funcionamiento de estos modelos. De lo contrario, no podrán funcionar correctamente. A lo largo de los años, su popularidad ha aumentado enormemente. Ahora, numerosas aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural, la detección de fraudes, el reconocimiento de imágenes y los sistemas de recomendación, lo utilizan para obtener ventajas ergonómicas.
Desafíos de los requisitos de datos para los modelos de aprendizaje automático
En las secciones anteriores, describimos que se necesita una gran cantidad de datos para el correcto funcionamiento de los modelos de aprendizaje automático. En consecuencia, su funcionamiento depende del tipo de información que les entregues. Si los datos son 100 % precisos y se basan en hechos, podrá disfrutar de resultados significativos en forma de automatización y decisiones de marketing basadas en datos. Por otro lado, la información falsa te hará sufrir. En la sección siguiente, detallamos algunos desafíos de requisitos de datos para los modelos de aprendizaje automático.
1 – Datos insuficientes o incompletos
Los datos incompletos son la principal preocupación en los modelos de aprendizaje automático. Todos sabemos que estas herramientas de automatización requieren una mayor cantidad de datos para funcionar perfectamente. Sin embargo, proporcionar una colección tan grande es un desafío para las personas, lo que lleva a producir resultados falsos y supone un límite a la funcionalidad del modelo.
2 – Datos inexactos
A veces, los datos de entrada contienen elementos adicionales y no funcionales que hacen que los modelos de aprendizaje automático funcionen de manera ineficaz e improductiva. Además, omitir algunos aspectos importantes también puede hacer que los datos sean inexactos, lo que resulta en decisiones sesgadas, haciendo imposible que una industria se mantenga en la cima del mercado.
3 – Calidad de los datos
En tercer lugar, la calidad de los datos es la mayor preocupación en el funcionamiento de los modelos de aprendizaje automático. Debe garantizar información precisa y disponibilidad de datos para construir modelos confiables. Verifique la información para eliminar registros duplicados, etiquetado incorrecto y formato deficiente. Como resultado, puede mejorar la calidad de sus datos y asegurarse de recibir beneficios increíbles a cambio.
4 – Escalabilidad
Anteriormente describimos que los modelos de aprendizaje automático funcionan con enormes conjuntos de datos. Con el aumento de la demanda de estas herramientas, a las empresas les resulta cada vez más difícil gestionar una fuente de información tan amplia. Además, entrenar los modelos en múltiples conjuntos es difícil, ya que requiere procesadores eficientes y un gran almacenamiento de datos junto con fuentes computacionales.
5 – Consideraciones éticas
Proporcionar datos incorrectos para crear modelos de aprendizaje automático también puede dar lugar a consideraciones éticas. Introducir datos de mala calidad puede provocar la producción de resultados sesgados, beneficiando a un individuo en particular. Por lo tanto, la discriminación no deseada puede extenderse en el entorno. Por eso es crucial abordar este desafío para evitar perpetuar sesgos en los resultados.
6 – Mayor costo
El aumento de las demandas de los modelos de aprendizaje automático ha aumentado los requisitos de datos. Obtener una cantidad tan grande de información requerirá mucho trabajo. Requiere mayor exactitud, precisión y una buena cantidad de dinero. Como resultado, algunas empresas se vuelven incapaces de construirlos.
7 – Privacidad y Seguridad
Por último, la privacidad y la seguridad son las mayores preocupaciones de los requisitos de datos en los modelos de aprendizaje automático. Los avances tecnológicos no sólo han beneficiado a la gente, sino que también han allanado el camino para que los piratas informáticos utilicen tácticas modernas para descifrar los datos. En consecuencia, limitó la credibilidad de los modelos de aprendizaje automático.
Soluciones para requisitos de datos en modelos de aprendizaje automático
Teniendo en cuenta los desafíos anteriores, hemos ideado algunas soluciones que puede adoptar para eliminar estas fallas y ayudar a que sus modelos de aprendizaje automático funcionen de manera consistente y perfecta.
1 – Validar los datos
Validar los datos puede ayudarle a reducir los errores de la información de entrada. Aproveche diferentes herramientas para monitorear la calidad resaltando los elementos incorrectos. Además, la automatización y los algoritmos digitales rectifican los problemas y garantizan que usted proporcione datos precisos y de alta calidad.
2 – Aumento de datos
Las técnicas de aumento de datos también se pueden utilizar para instancias de datos mejoradas. Puede aplicar diferentes procedimientos, como rotaciones, traslaciones y distorsiones de imágenes. Por lo tanto, le permiten generar un conjunto de datos imparcial para integrarlo y construir sus modelos de aprendizaje automático para obtener ventajas épicas.
3 – Computación distribuida
El manejo de conjuntos de datos a gran escala también puede resultar más conveniente mediante el uso de software diferente. Puede utilizar marcos informáticos como Apache Spark o Hadoop para gestionar una amplia gama de información y extraer la mejor para integrarla en los componentes de los modelos de aprendizaje automático.
4 – Colaborar con otros
Colaborar con otras personas y personas puede ayudarle a reducir el costo. Puede firmar acuerdos de asociación con organizaciones y proveedores de datos sobre pérdidas y beneficios mutuos. Como resultado, puede crear modelos de aprendizaje automático a costos relativamente bajos para obtener beneficios más importantes.
Ultimas Palabras
El éxito final de un modelo de aprendizaje automático depende completamente de los datos que usted proporcione para mantener su rendimiento. Los diferentes desafíos de requisitos de datos pueden provocar la producción de resultados inexactos, lo que afecta su credibilidad y confiabilidad. Por lo tanto, debe abordar problemas comunes, como datos incorrectos, poco almacenamiento, información sesgada y problemas de seguridad. De lo contrario, no podrás lograr tus objetivos. Técnicas como el aumento de datos, la informática distribuida y las medidas de privacidad le dirigen a crear modelos seguros de aprendizaje automático, mejorando su credibilidad en el mercado. Además, colaborar con otras organizaciones puede reducir sus costos, lo que resulta en un mayor margen de beneficio.
