La integración de un modelo en el Big Data no se hace de una manera convencional. Ya que existen diversas técnicas, métodos y modelos que se integran para ofrecer los mejores resultados. De tal manera que, cuando se trata de obtener análisis predictivos, dichas herramientas deben estar debidamente preparadas para procesar y analizar grandes cantidades de datos sin organizar.
De allí que en el modelado de datos en el Big Data se integren distintas tecnologías y técnicas como el data mining. El deep learning y las redes neuronales para tratar la información como es debido y para arrojar análisis predictivos certeros. Si se tienen estas herramientas y modelos integrados y trabajando a punto, las organizaciones tomarán decisiones cada vez más acertadas.
Entrenamiento, validación y test para validar modelos en el Big Data
Un escenario de entrenamiento, validación y test, se refiere a la forma en la que se dividen los datos en un contexto dado. Para obtener una validación correcta de un modelo de análisis. En el campo del Big Data, para integrar modelos que analicen datos a gran escala. Es necesario que pasen por estos conjuntos de datos esenciales para cualquier resultado positivo.
El entrenamiento consiste en un conjunto de datos que “entrenan” los modelos para que puedan arrojar las respuestas deseadas. De tal forma que, en una red neuronal, por ejemplo, estos datos permiten elaborar el mejor modelo posible. Para que los datos sean procesados correctamente y sin que arrojen errores de interpretación.
Por otra parte, el proceso de validación de un modelo consiste en repartir de forma aleatoria las observaciones que están disponibles para entrenar dichos modelos y para evaluarlos. De tal manera que se puede escoger entre los modelos evaluados, el que mejores resultados ha arrojado para establecerlo como modelo estándar de análisis.
El test o la evaluación final, permite ver los errores reales que se han cometido cuando el modelo que ha sido seleccionado en el proceso de validación ha cometido. Así pues, se puede aislar las relaciones aleatorias que existen entre múltiples variables. Que arrojan los datos que se están procesando de cara al análisis de modelos de Big Data.
Integración de un modelo en el Big Data: ¿qué es data leakage?
El data leakage o la fuga de datos, consiste en una transmisión no autorizada de datos desde una organización hacia un ente externo. En la mayoría de los casos, se trata de otra organización externa o un destinatario individual. Este término se utiliza en el Big Data para los datos que se transfieren de forma física o electrónica sin los permisos requeridos.
Igualmente, las amenazas de data leakage ocurren por medio de internet y de correos electrónicos. También, los datos pueden fugarse a través de dispositivos de almacenamiento externos. Tales como: dispositivos USB, dispositivos de almacenamientos de datos móviles, medios ópticos, ordenadores portátiles, entre otros.
El data leakage es uno de los problemas a la hora de establecer modelos para procesar Big Data. Ya que, al tratarse de datos masivos, es difícil establecer protocolos de seguridad eficientes que ayuden a evitar la pérdida de la información, ya sea accidental o deliberada.
Bias, Variance y Overfitting en la integración de un modelo en el Big Data
Son conceptos que provienen del inglés y que pueden traducirse como: Sesgo (bias), Varianza (variance) y Sobreajuste (overfitting). Son importantes a la hora de medir errores en los modelos de aprendizaje automático.
Sesgo (bias)
En el aprendizaje automático y en cualquier nuevo método de análisis de Big Data, se utilizan modelos para estimar valores o datos procesados. De esta manera, pueden existir múltiples categorías y conjuntos de datos que se pueden escoger para su posterior análisis. Aquí se puede enfrentar un problema con la clasificación de los datos y es que se pueden utilizar regresiones logísticas. Pero no todos los modelos funcionan igual.
De esta forma, nace la pregunta de cómo se relacionan los conjuntos de modelos con el sesgo que tienen las predicciones. Sabiéndose que el sesgo (bias) es el que mide lo lejos que se encuentra el valor estimado con respecto al valor real. Por ello, a mayor complejidad de los modelos, se espera que el sesgo sea menor.
Varianza (variance)
La varianza es la diferencia de muestras con la que se establece un muestreo. Obviamente, los resultados serán diferentes puesto que, en el caso del análisis de datos, las entradas son diferentes y los modelos pueden variar.
De esta forma, la varianza (variance) se relaciona estrechamente con la complejidad de los modelos de Big Data. Ya que al tener modelos más complejos que analizan mayores cantidades de datos diferentes, la varianza aumenta al arrojar resultados y predicciones distintas.
Sobreajuste (overfitting)
Un modelo está sufriendo de sobreajuste cuando el rendimiento de los datos procesados de entrenamiento y que se utilizan para ajustar el modelo que mejor los procesa. Son significativamente mejores que el rendimiento de otros conjuntos de prueba.
Estos conjuntos de prueba se mantienen fuera del entrenamiento del modelo. El algoritmo solo estará considerando los datos idénticos de un solo conjunto de entrenamiento. Y considerará falsos a los datos que solo tienen pequeñas diferencias entre sí, es decir, es incapaz de distinguir entre estos tipos de datos de entrada.
Validación cruzada para la integración de un modelo en el Big Data
Es una herramienta estándar del Big Data que se utiliza para ayudar a desarrollar, implementar y ajustar modelos de data mining. La validación cruzada se implementa una vez que se han creado nuevos modelos y estos son relacionados para determinar la validez del mejor de ellos. De esta manera, puede determinar la validez del mejor modelo a través de información estadística.
Los modelos que se generan para tratar la información son complejos y requieren de una serie de pruebas para que puedan procesar grandes cantidades de datos. Por ello, la Maestría en Big Data Analytics te ofrece todo lo necesario para que puedas establecer modelos de análisis de datos confiables.
