Transformació de dades per a la seva implementació a Machine Learning

El Machine Learning permet a les empreses aprofitar les dades al màxim, però per obtenir resultats precisos és clau preparar aquestes dades correctament. La transformació de dades és el procés essencial que converteix la informació en un format ideal per als models de Machine Learning, garantint anàlisis efectives i decisions informades. 

Vols saber com transformar les teves dades i aplicar aquesta tecnologia al teu negoci? Continua llegint!

Què és la transformació de dades a Machine Learning i per què és important?

A Machine Learning, la qualitat i la preparació de les dades són fonamentals per a lèxit del model. La transformació de dades consisteix a modificar i estructurar la informació perquè sigui interpretable i útil per a l'algorisme. Un model que rep dades inconsistents o mal formatades tindrà dificultats per generalitzar i fer prediccions precises. 

Per exemple, una empresa que recopila dades de vendes amb preus en diferents monedes ha de normalitzar aquesta variable abans de fer-la servir en un model predictiu d'ingressos. La transformació de dades assegura, en aquest cas, que els preus de diferents països s'estandarditzin a una moneda comuna i que el model pugui treballar amb dades consistents.

Descobreix diferents tècniques de transformació de dades

Hi ha diverses tècniques per transformar dades en un format adequat per a Machine Learning. A continuació, en destaquem algunes de les més comunes: 

• Normalització i estandardització: aquestes tècniques ajusten les variables a un rang o escala específica perquè els algorismes de Machine Learning no es vegin influenciats desproporcionadament per valors grans. La normalització ajusta els valors entre 0 i 1, mentre que l'estandardització centra les dades al voltant de la mitjana, amb una desviació estàndard de 1.
• Eliminació de valors atípics: els valors atípics o “outliers” poden distorsionar els resultats del model, ja que representen casos extrems que no segueixen el patró de la resta de dades. Hi ha diversos mètodes per identificar-los, com ara l'ús de gràfics de caixa (boxplots) o z-scores. 
• Codificació de variables categòriques: les variables categòriques (com països o categories de productes) han de convertir-se a un format numèric perquè els models de Machine Learning puguin processar-les. Hi ha diverses tècniques de codificació, com One-Hot Encoding o Label Encoding, que assignen valors numèrics a cada categoria.
• Imputació de valors mancants: les dades incompletes són comunes i s'han de manejar abans d'alimentar el model. La imputació consisteix a omplir les dades que falten amb valors estimats, ja sigui mitjançant la mitjana, la mediana o tècniques més avançades com l'algorisme K-Nearest Neighbors.
• Transformació logarítmica: quan hi ha dades amb una distribució esbiaixada, la transformació logarítmica ajuda a ajustar la variabilitat i crear un patró més uniforme, facilitant que el model capti relacions entre les variables de manera més precisa.

Eines per a la transformació de dades

Hi ha diverses eines i plataformes que faciliten la transformació de dades per a Machine Learning, algunes de les més usades són:

• Pandas: una biblioteca de Python àmpliament utilitzada en ciència de dades que permet manipular i analitzar dades de manera eficient.
• NumPy: una altra biblioteca de Python que proporciona suport per a grans matrius multidimensionals, ajudant a fer càlculs i transformacions complexes.
• Apache Spark: una plataforma de processament en cluster que permet treballar amb grans quantitats de dades, amb opcions per a la transformació en temps real.
• KNIME: una plataforma d'anàlisi de dades que permet transformar, visualitzar i modelar dades de manera gràfica ideal per a usuaris no tècnics.

Exemple pràctic: com Amazon transforma dades per a les vostres recomanacions

Amazon és un exemple destacat de com la transformació de dades millora el rendiment dels models de Machine Learning. Amb milions d'usuaris i productes, Amazon recull grans quantitats de dades de navegació, compres i opinions. Abans que el sistema de recomanacions pugui suggerir productes personalitzats, Amazon aplica diverses transformacions:

• Recull i preprocessament: Amazon captura dades d'interaccions a la plataforma, incloent cerques, productes visitats i compres. Aquestes dades són processades i netejades per eliminar qualsevol entrada duplicada o soroll que pugui afectar la precisió del model.
• Codificació i agrupament: la plataforma converteix dades categòriques com a tipus de productes o categories en valors numèrics i realitza un agrupament per trobar similituds entre productes. Aquest procés permet que el model de Machine Leaning relacioni productes similars basant-se en el comportament de lusuari.
• Transformació logarítmica i normalització: per manejar variables com els preus de productes a diferents mercats, Amazon utilitza transformacions logarítmiques i normalització, ajustant els valors a escales uniformes.
• Entrenament i ajustament del model: amb les dades ja transformades i estandarditzades, el sistema de recomanacions d'Amazon utilitza models de Machine Learning com ara xarxes neuronals o filtratge col·laboratiu per predir els productes que més podrien interessar a cada usuari.

La transformació de dades és clau perquè el Machine Learning funcioni de manera precisa i efectiva.