La preparación de datos es una de las etapas más cruciales en cualquier proyecto de Inteligencia Artificial (IA). Los modelos de IA, como los algoritmos de aprendizaje automático, dependen en gran medida de la calidad de los datos que reciben para poder hacer predicciones precisas. Un dicho común en el campo es "garbage in, garbage out", lo que significa que si los datos ingresados son incorrectos o de mala calidad, los resultados de la IA también lo serán. Por lo tanto, un buen procesamiento y preparación de los datos es fundamental.

El proceso de preparación de datos para IA consta de varias etapas que garantizan que los datos estén limpios, completos y listos para ser utilizados por los modelos. A continuación, se describen los pasos principales que se deben seguir.

1. Recolección de Datos

El primer paso para preparar datos es recolectar la mayor cantidad de datos relevantes posible. En esta etapa, es fundamental asegurarse de que los datos sean representativos del problema que se desea resolver. Los datos pueden provenir de diversas fuentes, como bases de datos internas, sensores, redes sociales, sitios web o fuentes externas de datos abiertos.

Tipos de Datos:

• Datos estructurados: Son datos organizados en tablas o bases de datos, como hojas de cálculo, registros de ventas o datos financieros.

• Datos no estructurados: Información en forma de texto, imágenes, videos o audios, como correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, o imágenes médicas.

• Datos semiestructurados: Datos que tienen algo de estructura, pero no son tan organizados como los estructurados, como los archivos XML o JSON.

Consideraciones:

• Variedad de los datos: Es fundamental asegurarse de que los datos sean diversos para que el modelo de IA pueda generalizar mejor.

• Fuentes confiables: Asegurarse de que las fuentes de datos sean confiables y estén actualizadas.

2. Limpieza de Datos

La limpieza de los datos es el paso más importante para garantizar que los modelos de IA funcionen correctamente. Los datos crudos suelen estar incompletos, desordenados o contener errores que deben ser corregidos antes de proceder con el análisis.

Pasos de Limpieza de Datos:

• Eliminar duplicados: Los registros duplicados pueden sesgar los resultados de los modelos. Es esencial eliminar cualquier registro repetido en el conjunto de datos.

• Gestionar valores nulos o faltantes: En muchos casos, los conjuntos de datos tendrán campos vacíos o valores faltantes. Algunas opciones para gestionar esto son:

  • Eliminación de registros: Si hay demasiados valores faltantes, puede ser mejor eliminar esas filas o columnas.

  • Imputación: Rellenar los valores faltantes con la media, mediana o algún valor razonable.

• Corregir valores incorrectos: A veces, los datos pueden contener valores fuera de lugar o incorrectos (por ejemplo, errores tipográficos o valores atípicos que no tienen sentido). Estos deben ser corregidos o eliminados.

• Normalización de formatos: Los datos pueden provenir de múltiples fuentes y tener formatos diferentes (por ejemplo, fechas en varios formatos). Es necesario unificar estos formatos para que los modelos de IA puedan procesarlos correctamente.

Ejemplo:

Un dataset que incluye fechas en formatos diferentes como "DD/MM/AAAA" y "MM/DD/AAAA" debe ser transformado para que todas las fechas sigan un formato uniforme.

3. Transformación de Datos

Después de la limpieza, es necesario transformar los datos para que sean compatibles con los algoritmos de IA. Esta etapa incluye la conversión de los datos en un formato adecuado para el modelo que se va a utilizar.

Técnicas de Transformación:

• Codificación de variables categóricas: Los modelos de IA no pueden procesar directamente texto o categorías. Por lo tanto, las variables categóricas deben transformarse en números utilizando técnicas como:

  • Codificación One-Hot: Se crean nuevas columnas binarias para cada categoría.

  • Codificación ordinal: Asignar un valor numérico a cada categoría en un orden lógico.

• Escalado de variables numéricas: Los modelos de IA pueden ser sensibles a las diferencias de escala entre las variables. Por ejemplo, si una variable tiene valores que van de 0 a 1 y otra variable tiene valores que van de 0 a 10,000, los modelos pueden dar más importancia a la segunda variable simplemente debido a su magnitud. Para evitar este problema, se utilizan técnicas de escalado como:

  • Normalización (Min-Max): Escala los valores para que estén entre 0 y 1.

  • Estandarización (Z-score): Ajusta los valores para que tengan una media de 0 y una desviación estándar de 1.

Ejemplo:

Si tienes una variable de texto que describe "colores" con valores como "rojo", "azul" y "verde", puedes convertirla en tres columnas binarias donde "rojo" = 1, "azul" = 0, "verde" = 0, y así sucesivamente.

4. Selección de Características (Feature Selection)

No todos los datos que recopilas son relevantes para el problema que estás tratando de resolver. La selección de características implica identificar las variables más importantes que tendrán el mayor impacto en el rendimiento del modelo de IA. Esto no solo mejora la precisión, sino que también reduce la complejidad computacional y acelera el tiempo de entrenamiento.

Técnicas de Selección de Características:

• Filtrado: Utilizar métodos estadísticos para evaluar la correlación entre las características y la variable objetivo, y eliminar aquellas que no aporten valor.

• Métodos de envoltura: Construir y probar varios modelos utilizando diferentes subconjuntos de características, y elegir el subconjunto que produce el mejor rendimiento.

• Métodos basados en importancia: Algunos modelos de IA, como los árboles de decisión o los modelos de bosque aleatorio, proporcionan una medida de importancia para cada característica. Estas medidas pueden utilizarse para seleccionar las características más relevantes.

Ejemplo:

En un dataset sobre predicción de precios de vivienda, puede que las características "ubicación" y "tamaño de la casa" sean más relevantes que "número de ventanas", y por lo tanto, las características menos importantes pueden ser eliminadas.

5. División del Conjunto de Datos

Para entrenar y evaluar correctamente un modelo de IA, el conjunto de datos debe dividirse en dos o tres partes:

• Conjunto de Entrenamiento: Este conjunto se utiliza para entrenar el modelo. Generalmente, comprende el 70-80% de los datos.

• Conjunto de Prueba: Utilizado para probar el rendimiento del modelo y evaluar cómo se comporta con datos no vistos. Comprende el 20-30% de los datos.

• Conjunto de Validación (opcional): Algunos métodos requieren un conjunto adicional para ajustar hiperparámetros del modelo.

Ejemplo:

Si tienes un dataset de 10,000 registros, puedes dividirlo en 7,000 registros para entrenar el modelo y 3,000 para probar su rendimiento.

6. Balanceo de Datos

Si los datos están desbalanceados, es decir, si una clase o categoría está sobrerrepresentada en comparación con otras, el modelo de IA puede sesgarse hacia la clase mayoritaria. Esto es especialmente problemático en tareas de clasificación.

Técnicas de Balanceo:

• Submuestreo: Eliminar ejemplos de la clase mayoritaria para igualar el número de ejemplos en ambas clases.

• Sobremuestreo: Crear copias de los ejemplos de la clase minoritaria para equilibrar el dataset.

• Generación de ejemplos sintéticos: Utilizar técnicas como SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) para generar ejemplos nuevos y sintéticos de la clase minoritaria.

Ejemplo:

Si en un dataset de detección de fraudes tienes 1,000 transacciones legítimas y solo 50 transacciones fraudulentas, podrías generar ejemplos sintéticos para equilibrar las dos clases.

Conclusión

La preparación de datos es un proceso crítico para garantizar que los modelos de IA funcionen de manera efectiva y precisa. Desde la recolección y limpieza de los datos, hasta su transformación y división, cada paso es esencial para asegurar que los algoritmos de IA reciban datos de alta calidad. La precisión y el éxito del modelo dependen directamente de qué tan bien se hayan preparado los datos antes del entrenamiento.