Modelización de datos en Big Data

Mundo Valor, el canal de la valuación

4 Oct 202109:51

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

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📊 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.

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🔍 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

La modelización de datos es el proceso de crear un modelo analítico a partir de grandes volúmenes de datos, con el fin de transformar la información en conocimiento útil para la toma de decisiones empresariales. En el video, se resalta cómo la modelización es una fase crítica en el análisis de big data, donde se construye un modelo matemático que toma datos como entrada y devuelve un resultado, como estimar el valor de una vivienda.

💡Big Data

Big Data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que, gracias a la tecnología moderna, se pueden procesar para obtener información valiosa. En el contexto del video, big data es fundamental para la modelización, ya que es a partir de este gran volumen de información que se extrae la información útil para el negocio.

💡Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático donde el algoritmo recibe datos etiquetados para 'aprender' patrones y luego predecir resultados. En el video, se menciona que este tipo de aprendizaje se basa en datos existentes que proporcionan 'pistas' al algoritmo, como en el caso de clasificar a los estudiantes en función de su desempeño académico.

💡Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado implica que el algoritmo busca patrones en los datos sin tener una 'pista' previa o etiquetas. Es utilizado cuando no se tienen datos etiquetados y se desea que el algoritmo identifique relaciones o estructuras por sí mismo, como agrupar personas basándose en similitudes en sus características.

💡Métricas de evaluación

Las métricas de evaluación son herramientas utilizadas para medir la precisión y el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. El script menciona varias métricas, desde las sencillas como el porcentaje de aciertos hasta las más complejas como el área bajo la curva ROC, y resalta la importancia de elegir una métrica adecuada para comparar y seleccionar el mejor modelo.

💡Sobreajuste (Overfitting)

El sobreajuste ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento y pierde la capacidad de generalizar para nuevos datos. En el video, se da como ejemplo el problema de que el modelo aprenda patrones específicos de datos limitados, lo que puede llevar a predicciones incorrectas en contextos más amplios.

💡Conjunto de entrenamiento

El conjunto de entrenamiento es una parte de los datos que se utiliza para enseñarle a un modelo a identificar patrones y hacer predicciones. Es fundamental en el proceso de modelización, como se describe en el video, para que el modelo aprenda a partir de una base de conocimientos representativa.

💡Conjunto de validación

El conjunto de validación es otro subconjunto de datos que se utiliza para ajustar los parámetros del modelo y seleccionar el modelo más adecuado durante el entrenamiento. En el video, se resalta su importancia para calcular la métrica de evaluación y comparar los modelos para elegir el mejor.

💡Conjunto de test

El conjunto de test es el último subconjunto de datos que no ha sido visto por el modelo durante el entrenamiento y se utiliza para evaluar su rendimiento final. El script menciona que este conjunto permite medir el acierto del modelo con nuevos datos y es crucial para determinar su efectividad en escenarios reales.

💡Cajas negras

Las 'caja negras' se refieren a modelos de aprendizaje automático que son complejos y no fácilmente interpretables, a diferencia de los modelos interpretables o 'caja blanca'. El video discute la elección entre estos dos tipos de modelos, dependiendo de si se valora más la capacidad de entender los patrones aprendidos o la complejidad y potencia del modelo.

💡Interpretabilidad

La interpretabilidad de un modelo se refiere a la facilidad con la que se pueden entender las razones detrás de sus decisiones. Es un tema clave en el video, donde se debate entre la elección de modelos más sencillos y explicativos frente a modelos más complejos que pueden tener una mayor capacidad de aprendizaje pero son menos claros en sus procesos.

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.