Este artículo explicará cómo crear un conjunto de datos de alta calidad que se pueda usar en modelos de aprendizaje automático.
Comience con una definición clara del objetivo.
Un conjunto de datos debe contener suficientes ejemplos de cada clase para que pueda aprender las diferencias entre ellos. Si solo tiene un ejemplo de cada clase, entonces el modelo no podrá notar la diferencia entre ellos.
Para construir un modelo de aprendizaje automático, primero debe definir el objetivo. Por ejemplo, si está creando un modelo para predecir si un paciente sobrevivirá después de la cirugía, es posible que desee saber si el paciente sobrevivió o murió. Podrías usar un algoritmo de clasificación binaria como la regresión lineal o árboles de decisión para determinar qué pacientes sobrevivieron. Sin embargo, si quisiera predecir la duración de la estadía en el hospital, necesitaría usar un algoritmo de regresión en su lugar. Los algoritmos de regresión tienen en cuenta varias variables a la vez, mientras que los algoritmos de clasificación binaria analizan factores individuales.
Identificar el público objetivo de sus datos de alta calidad.
Debe identificar quién se beneficiará de su producto antes de comenzar a crear un conjunto de datos. Esto significa comprender quiénes son sus clientes, dónde viven, qué edad tienen y qué tipo de productos utilizan.
Para construir un modelo, primero debe comprender el problema que está tratando de resolver. Por ejemplo, si desea predecir si un cliente comprará un determinado producto, debe recopilar datos de las personas que ya compraron ese producto.
Elija las métricas correctas.
Una vez que haya identificado su base de clientes, debe elegir las métricas correctas para medir el grado de consecución del objetivo. Hay dos categorías principales de métricas: cuantitativas y cualitativas. Las métricas cuantitativas son números que se pueden medir con precisión y exactitud. Las métricas cualitativas son subjetivas y no se pueden cuantificar.
Para determinar qué métricas usar, primero debe comprender qué tipo de calidad de datos desea lograr. Por ejemplo, si busca mejorar la calidad general de sus datos, debe centrarse en las métricas cuantitativas. Si está tratando de aumentar la cantidad de clientes que compran en su negocio, entonces debe enfocar sus esfuerzos en métricas cualitativas.
Planificación estratégica de sus datos de alta calidad.
Un buen conjunto de datos lo ayudará a identificar tendencias y patrones dentro de su negocio. También le permitirá tomar decisiones informadas basadas en hechos en lugar de suposiciones. Si está buscando mejorar su sitio web, debe usar herramientas de análisis para rastrear cómo los visitantes interactúan con su sitio. A continuación, puede utilizar esta información para determinar dónde se pueden realizar mejoras.
Para construir un modelo de IA/ML exitoso, primero debe recopilar datos de alta calidad. Sin datos adecuados, no puede entrenar su algoritmo de aprendizaje automático. Al recopilar datos, es importante comprender qué tipo de datos desea recopilar. Por ejemplo, si está tratando de predecir si un cliente le comprará, querrá recopilar datos como la edad, el sexo, el nivel de ingresos, etc. Una vez que haya recopilado los datos correctos, puede comenzar a entrenar su modelo. Para hacer esto, deberá crear un conjunto de datos. Un conjunto de datos es una colección de datos que se ha organizado en un formato que le permite analizarlos. Después de crear un conjunto de datos, puede comenzar a construir su modelo. Hay muchos tipos diferentes de modelos disponibles, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Algunos modelos son más adecuados para ciertas tareas, mientras que otros son mejores para predecir eventos futuros. Antes de elegir qué modelo usar, debe considerar el propósito de su modelo. Por ejemplo, si su objetivo es predecir si es probable que un cliente le compre, puede elegir un modelo de regresión logística. Por otro lado, si su objetivo es simplemente aumentar las ventas, puede elegir un modelo de regresión lineal.
Prueba y error… y rectificación.
Para crear conjuntos de datos de alta calidad, debe medir y aprender. Esto significa recopilar la mayor cantidad de datos posible para que pueda analizarlos y sacar conclusiones. Una vez que haya recopilado suficientes datos, puede comenzar a hacer comparaciones entre diferentes grupos de personas.
Para crear un conjunto de datos de alta calidad, primero debe recopilar la mayor cantidad de información posible. Debe recopilar datos de múltiples fuentes y luego combinarlos en una gran base de datos. Cuando haya recopilado suficientes datos, puede comparar diferentes grupos de personas y ver si hay diferencias entre ellos. Si hay diferencias, puede usar esos resultados para ayudarlo a mejorar su modelo.
Conclusión:
En conclusión, esperamos que este artículo lo haya ayudado a comprender la importancia de la calidad de los datos para el modelado exitoso de AI/ML. Consulte varios servicios de análisis de datos e inteligencia artificial para el sector empresarial.
