Modelización de datos en Big Data
Summary
TLDREl script explora la modelización de datos en el contexto de Big Data, enfocándose en la transformación de grandes volúmenes de datos en información útil para el negocio. Se discuten técnicas de modelado como el aprendizaje supervisado y no supervisado, y se destaca la importancia de la métrica de evaluación para medir la efectividad del modelo. La fase crítica de modelización implica entrenar y evaluar modelos para generalizar patrones y evitar el sobreentrenamiento, con el objetivo de construir un modelo analítico que pueda estimar, por ejemplo, el valor de una vivienda.
Takeaways
- 📈 El script habla sobre la importancia de la modelización de datos en big data para transformar grandes volúmenes de datos en información útil para el negocio.
- 🔍 Se menciona que el análisis de datos incluye la inspección, limpieza, transformación y modelación de datos para construir modelos analíticos.
- 🏠 Un modelo analítico es una fórmula matemática que toma datos y devuelve un resultado, como estimar el valor de una vivienda.
- 📚 Se describen las etapas de modelización, incluyendo conocer técnicas de modelado, definir métricas de evaluación, entrenar modelos y evaluar el modelo final.
- 🤖 Se agrupan las técnicas de modelado en aprendizaje supervisado y no supervisado, donde el primero se basa en datos con 'pistas' y el segundo busca patrones sin ellas.
- 🔍📊 Se destacan métricas de evaluación como el porcentaje de aciertos, la cantidad de radar y áreas bajo curvas para comparar modelos.
- 🔧 Se menciona la necesidad de evitar el overfitting o sobreentrenamiento al construir modelos, asegurándose de que los patrones sean generalizables.
- 🔄 Se describe el proceso de entrenamiento de modelos, que implica dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
- 🏆 Se resalta la importancia de elegir el mejor modelo usando el conjunto de validación y una métrica de evaluación adecuada.
- 📉 Se discuten los desafíos de decidir entre modelos interpretables (caja blanca) y no interpretables (caja negra), y cómo esto afecta la comprensión de los patrones y decisiones del modelo.
- 📝 Se enfatiza la importancia de la fase de modelado para extraer conocimiento de los datos y mejorar la solución y resolución del problema, requiriendo un sólido conocimiento en estadística y machine learning.
Q & A
¿Qué es Big Data y cómo ayuda en la transformación de datos en información útil para el negocio?
-Big Data se refiere a la gran cantidad de datos que se pueden procesar para obtener información valiosa. Ayuda a transformar grandes volúmenes de datos en información útil para el negocio a través del análisis de datos, que incluye la inspección, limpieza, transformación y modelación de los datos.
¿Cuál es el objetivo de la fase de modelización de datos en el análisis de Big Data?
-El objetivo de la fase de modelización es construir un modelo analítico a partir del conjunto de datos generado, que pueda devolver un resultado, como por ejemplo estimar el valor aproximado de una vivienda conociendo su superficie y características.
¿Cuáles son las dos tipologías principales de técnicas de modelado mencionadas en el guion?
-Las dos tipologías principales de técnicas de modelado son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
¿Qué problemas se abordan en el aprendizaje no supervisado y cómo se diferencia de los problemas de aprendizaje supervisado?
-En el aprendizaje no supervisado, no se tienen muchos datos y se pide al algoritmo que encuentre o identifique patrones sin darle ninguna pista. En cambio, el aprendizaje supervisado se basa en datos existentes y se proporciona pistas al algoritmo para que pueda aprender.
¿Qué es el overfitting y cómo se evita en el proceso de modelado?
-El overfitting, o sobreentrenamiento, ocurre cuando el modelo aprende patrones específicos de los datos de entrenamiento en lugar de patrones generalizables. Se evita utilizando una metodología de entrenamiento que divide los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
¿Cuáles son algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje no supervisado?
-Algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje no supervisado incluyen k-means, clustering jerárquico y TSM (Modelado de Series de Tiempo por Métodos de Segmentación).
¿Cuáles son algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado?
-Algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado incluyen la regresión lineal, la regresión logística, los árboles de decisión y las redes neuronales.
¿Qué es una métrica de evaluación y cómo se utiliza en el proceso de modelado?
-Una métrica de evaluación es una medida que permite medir la capacidad del modelo. Se utiliza para comparar distintos modelos y elegir el mejor, basándose en su rendimiento en conjuntos de validación y prueba.
¿Qué es el objetivo de utilizar el conjunto de validación en el proceso de entrenamiento de modelos?
-El objetivo del conjunto de validación es calcular la métrica de evaluación con datos que el modelo no ha visto, lo que permite comparar y seleccionar el modelo que ha aprendido mejor y evitar el overfitting.
¿Qué es la interpretabilidad de un modelo y por qué es importante elegir entre modelos interpretables o no interpretables?
-La interpretabilidad de un modelo se refiere a la capacidad de entender los motivos por los que el modelo toma ciertas decisiones. Es importante elegir entre modelos interpretables (caja blanca) o no interpretables (caja negra) dependiendo de si se necesita entender los patrones aprendidos o si se prioriza la complejidad y el rendimiento del modelo.
¿Qué retos se enfrentan en la fase de modelado y cómo se abordan estos desafíos?
-En la fase de modelado, los retos incluyen decidir entre modelos interpretables o no interpretables, encontrar una métrica de evaluación adecuada al problema, y asegurarse de tener suficientes datos con los patrones de comportamiento necesarios. Se abordan estos desafíos con un conocimiento robusto de estadística y machine learning, y adaptando la metodología de entrenamiento y evaluación de los modelos.
Outlines
📊 Modelización de Datos en Big Data
El primer párrafo introduce el concepto de modelización de datos dentro del contexto de Big Data. Se resalta cómo Big Data transforma grandes volúmenes de datos en información útil para el negocio a través del análisis de datos. Se describe el proceso de modelización, que incluye la construcción de un modelo analítico a partir de un conjunto de datos, utilizando técnicas como la aprendizaje supervisado y no supervisado. Se mencionan ejemplos de algoritmos y se destaca la importancia de evitar el overfitting para garantizar que los patrones encontrados sean generalizables.
🔍 Metodología de Entrenamiento y Evaluación de Modelos
El segundo párrafo se enfoca en la metodología de entrenamiento y evaluación de modelos. Se explica la división de los datos en tres conjuntos: entrenamiento, validación y prueba. Se discute el uso del conjunto de validación para comparar y seleccionar el mejor modelo, y el conjunto de prueba para evaluar su rendimiento con datos nuevos. Se menciona la importancia de la interpretabilidad de los modelos y la elección de una métrica de evaluación adecuada según el problema, destacando la diferencia entre modelos interpretables (caja blanca) y modelos no interpretables (caja negra). Además, se señala la complejidad de esta fase y la necesidad de un sólido conocimiento en estadística y machine learning.
Mindmap
Keywords
💡Modelización de datos
💡Big Data
💡Aprendizaje supervisado
💡Aprendizaje no supervisado
💡Métricas de evaluación
💡Sobreajuste (Overfitting)
💡Conjunto de entrenamiento
💡Conjunto de validación
💡Conjunto de test
💡Cajas negras
💡Interpretabilidad
Highlights
La voz del tasador presenta una oportunidad para escuchar sobre el mundo de la evaluación.
Big Data ayuda a transformar grandes volúmenes de datos en información útil para el negocio.
El análisis de datos es el proceso de inspeccionar, limpiar, transformar y modelar datos.
Se expondrá la fase de modelización de datos, que consiste en construir un modelo analítico.
Un modelo analítico es una fórmula matemática que toma datos y devuelve resultados, como estimar el valor de una vivienda.
Se conocerán las etapas de modelización: conocer técnicas de modelado, métricas de evaluación, entrenar modelos y evaluar el modelo final.
Las técnicas de modelado se agrupan en aprendizaje supervisado y no supervisado.
Aprendizaje no supervisado implica encontrar patrones sin pistas, mientras que el supervisado se basa en datos existentes.
Ejemplos de algoritmos no supervisados incluyen k-means, jerárquico y clustering.
Ejemplos de algoritmos supervisados incluyen regresión lineal, logística, árboles de decisión y redes neuronales.
La métrica de evaluación es crucial para medir la capacidad del modelo y comparar diferentes modelos.
Se debe evitar el overfitting, asegurándose de que los patrones sean generalizables.
El entrenamiento de modelos utiliza conjuntos de entrenamiento, validación y test para asegurar su efectividad.
La evaluación del modelo ganador se realiza en el conjunto de test para medir su acierto frente a nuevos datos.
La fase de modelado es crítica, donde se extrae el conocimiento y se mejora la comprensión del problema.
El científico de datos aporta valor en la fase de modelado al conocer mejor el problema y las variables relacionadas.
Se debe decidir entre modelos interpretables (caja blanca) y no interpretables (caja negra) según la necesidad.
La elección de la métrica de evaluación debe ser adecuada al problema, considerando el tipo de errores permitidos.
Es importante tener claro si se dispone de suficientes datos que describan los patrones de comportamiento.
La fase de modelado es compleja y requiere conocimientos robustos de estadística y machine learning.
Transcripts
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escuchar todo lo que acontece en el
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avalúos hoy se presenta modelización de
datos en big data
big data ayuda a transformar un gran
volumen de datos en información útil
para el desarrollo del negocio a través
del análisis de datos que es el proceso
de inspeccionar limpiar
transformar y modelar los datos en este
audio se expondrá la fase de
modelización siendo su objetivo
construir un modelo analítico a partir
del tablón de datos que ya se haya
generado un modelo analítico es en
esencia una fórmula matemática a la que
se le introducen los datos y devolverá
un resultado por ejemplo estimar el
valor aproximado de una vivienda
conociendo su superficie y sus
características vamos a ver una
introducción a todas las etapas de esta
fase de modelización que son las
siguientes conocer la tipología de
técnicas de modelado
y la métrica de evaluación que se va a
utilizar entrenar o construir los
modelos evaluar el modelo final
inicialmente se comenta las técnicas de
modelado que se agrupan en tipologías
siendo las más importantes 2 el
aprendizaje supervisado y el aprendizaje
no supervisado los problemas de
aprendizaje no supervisados son aquellos
donde no se tienen muchísimos datos y se
le pide al algoritmo que encuentre o
identifique patrones sin darle ninguna
pista en cambio en el aprendizaje
supervisado sí que se entrega esas
pistas basadas en datos existentes en
los cuales el algoritmo aprenderá en
cambio en el aprendizaje supervisado sí
que se entrega esas pistas basadas en
datos existentes con los cuales el
algoritmo aprenderá por ejemplo si se
desea clasificar a los salud un curso se
podría simplemente entregarle al
algoritmo todos los datos de los alumnos
clasificados sin mayor información eso
sería un aprendizaje no supervisado lo
que hará el algoritmo será agrupar
personas detectando similitudes en sus
características ejemplos de algoritmos
no supervisados serían acá medias
jerárquico byc clustering
tsm sin embargo si se desea que el
algoritmo entregue la probabilidad de
que un alumno apruebe con un curso se
puede usar los datos de alumnos
anteriores incluyendo se aprobaron o no
el mismo curso para entrenarlo buscando
patrones similares a quienes aprobaron o
no el mismo curso previamente entonces
esto constituye un aprendizaje
supervisado ejemplos de algoritmos
supervisados serían regresión lineal
regresión logística
árboles de decisión y redes neuronales
una vez clara la tipología de
aprendizaje se tiene que definir la
métrica de evaluación que permite medir
la capacidad del modelo hay muchas
métricas algunas sencillas como el
porcentaje de aciertos o la cantidad de
rada y otras más complejas como el área
bajo la curva rock el ais el beige el
rms etcétera lo importante es elegir una
que permita comparar distintos modelos
a continuación se realiza la
construcción de modelos se cuenta con
muchos datos y se tienen algoritmos por
lo que se pueden construir modelos un
objetivo habitual en la construcción de
modelo es que hay que asegurarse que los
patrones que encuentren los algoritmos
sean generalizables por ejemplo que a
mayor altura se suele tener más peso y
no casos particulares específicos por
ejemplo si en los datos sólo hay una
persona llamada isabel que tiene 35 años
y el modelo aprende que todas las
personas llamadas tiene 35 años entonces
tendríamos un problema este problema se
conoce como over sitting o sobre
entrenamiento y es algo que hay que
evitar para conseguir esto se utiliza
una metodología de entrenamiento de
modelos que consiste en dividir de forma
aleatoria el tablón de modelado es decir
los datos en tres
subconjuntos que se llaman conjunto de
entrenamiento conjunto de validación y
conjunto de tests el conjunto de
entrenamiento se utiliza como base de
conocimiento para que los modelos
aprendan patrones en este punto es
habitual utilizar muchos algoritmos que
entren en muchos modelos para
seleccionar aquel que ha aprendido más
para esto se utiliza el conjunto de
validación con estos datos que no conoce
el modelo se calcula la métrica de
evaluación que va a permitir compararlos
y poder elegir el mejor de ellos que
será el modelo ganador por último
evaluar el modelo ganador se utiliza la
métrica de evaluación en el conjunto de
test así se conocerá cuál va a ser el
acierto del modelo cuando se enfrente a
nuevos datos de los que no ha aprendido
se quiere está carnal frase de samuel
carling que decía que el propósito de
los modelos no es ajustarse a los datos
sino afinar o adecuar las preguntas la
fase de modelado en la fase más crítica
ya que es donde se extrae el
conocimiento en forma de modelo pero en
ese proceso es donde el científico de
datos aporta mayor valor dado que este
proceso ayuda a conocer mejor el
problema
identificar cuáles son las variables que
están relacionadas entender cómo se
relacionan entre sí y cómo se hacen las
predicciones en esta fase es donde se
extrae el conocimiento por lo que el
modelo no sólo es el objetivo es el
vehículo para aprender tanto el
conocimiento que tienen los datos y
mejorar el plan ya miento y resolución
del problema en esta fase hay muchos
retos que asumir el primero es decidir
entre utilizar modelos interpreta bless
también llamados cada blancas o modelos
no interpreta bless también llamados
cajas negras las cajas blancas son
aquellos algoritmos que tienen una
fórmula sencilla que permite entender
los motivos por los que decide el modelo
y los patrones aprendidos mientras que
las cajas negras son algoritmos más
complejos pero que no son fácilmente
interpreta bless por lo que no siempre
se conocen los patrones aprendidos ni
los motivos por lo que toman las
decisiones aunque por lo general al ser
más complejos aprenden más patrones
según quien sea el interlocutor y cómo
se vaya a utilizar se tendrá que decidir
si se utilizan modelos más interpreta
bless o modelos más
además se tiene que intentar buscar una
métrica de evaluación adecuada al
problema y en algunos casos se querrá
centrarse en el acierto pero en otros
puede ser que lo que interesa sea
focalizarse en la reducción de los
fallos del modelo por ejemplo en el caso
de un modelo de diagnóstico de cáncer no
es igualmente importante que el modelo
se equivoque indicándole a un paciente
que el test es negativo y realmente
tenía cáncer que el test sea positivo y
realmente no tuviese cannes aunque los
dos errores son muy importantes en este
caso el más delicado es el segundo y por
lo tanto habrá que elegir la métrica de
evaluación que elija el modelo que
reduzca al máximo este segundo caso
también es importante tener claro si se
dispone de suficientes datos que
contengan los patrones de
comportamientos y variables que lo
describan o por el contrario se tiene
que recomendar capturas de más
información en esta fase de modelado en
la fase más compleja de todas por la
necesidad de tener unos conocimientos
muy robustos de estadística y machine
learning dado que la fase en la que se
extrae el conocimiento de los datos
[Música]
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