{"id":471,"date":"2021-05-27T07:00:01","date_gmt":"2021-05-27T07:00:01","guid":{"rendered":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/?p=1214"},"modified":"2023-03-23T21:08:34","modified_gmt":"2023-03-23T21:08:34","slug":"nociones-basicas-para-la-integracion-de-un-modelo-en-el-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ceupe.com.ar\/blog\/nociones-basicas-para-la-integracion-de-un-modelo-en-el-big-data\/","title":{"rendered":"Nociones b\u00e1sicas para la integraci\u00f3n de un modelo en el Big Data"},"content":{"rendered":"\n

La integraci\u00f3n de un modelo en el Big Data<\/a> no se hace de una manera convencional<\/strong>. Ya que existen diversas t\u00e9cnicas, m\u00e9todos y modelos que se integran<\/strong> para ofrecer los mejores resultados. De tal manera que, cuando se trata de obtener an\u00e1lisis predictivos, dichas herramientas deben estar debidamente preparadas para procesar y analizar grandes cantidades de datos sin organizar.<\/p>\n\n\n\n

De all\u00ed que en el modelado de datos en el Big Data<\/strong> se integren distintas tecnolog\u00edas y t\u00e9cnicas como el data mining. El deep learning y las redes neuronales para tratar la informaci\u00f3n como es debido y para arrojar an\u00e1lisis predictivos certeros. Si se tienen estas herramientas y modelos integrados y trabajando a punto, las organizaciones tomar\u00e1n decisiones cada vez m\u00e1s acertadas.<\/p>\n\n\n\n

Entrenamiento, validaci\u00f3n y test para validar modelos en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Un escenario de entrenamiento, validaci\u00f3n y test, se refiere a la forma en la que se dividen los datos en un contexto dado. Para obtener una validaci\u00f3n correcta de un modelo de an\u00e1lisis.  En el campo del Big Data<\/strong>, para integrar modelos que analicen datos a gran escala. Es necesario que pasen por estos conjuntos de datos esenciales para cualquier resultado positivo.<\/p>\n\n\n\n

El entrenamiento consiste en un conjunto de datos que \u201centrenan\u201d 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 interpretaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Por otra parte, el proceso de validaci\u00f3n de un modelo consiste en repartir de forma aleatoria las observaciones que est\u00e1n 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 est\u00e1ndar de an\u00e1lisis.<\/p>\n\n\n\n

El test o la evaluaci\u00f3n final, permite ver los errores reales que se han cometido cuando el modelo que ha sido seleccionado en el proceso de validaci\u00f3n ha cometido. As\u00ed pues, se puede aislar las relaciones aleatorias que existen entre m\u00faltiples variables. Que arrojan los datos que se est\u00e1n procesando de cara al an\u00e1lisis de modelos de Big Data<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Integraci\u00f3n de un modelo en el Big Data: \u00bfqu\u00e9 es data leakage?<\/h2>\n\n\n\n

El data leakage o la fuga de datos, consiste en una transmisi\u00f3n no autorizada de datos desde una organizaci\u00f3n hacia un ente externo. En la mayor\u00eda de los casos, se trata de otra organizaci\u00f3n externa o un destinatario individual. Este t\u00e9rmino se utiliza en el Big Data <\/strong>para los datos que se transfieren de forma f\u00edsica o electr\u00f3nica sin los permisos requeridos.<\/p>\n\n\n\n

Igualmente, las amenazas de data leakage ocurren por medio de internet y de correos electr\u00f3nicos. Tambi\u00e9n, los datos pueden fugarse a trav\u00e9s de dispositivos de almacenamiento externos. Tales como: dispositivos USB, dispositivos de almacenamientos de datos m\u00f3viles, medios \u00f3pticos, ordenadores port\u00e1tiles, entre otros.<\/p>\n\n\n\n

El data leakage es uno de los problemas a la hora de establecer modelos para procesar Big Data<\/strong>. Ya que, al tratarse de datos masivos, es dif\u00edcil establecer protocolos de seguridad eficientes que ayuden a evitar la p\u00e9rdida de la informaci\u00f3n, ya sea accidental o deliberada.<\/p>\n\n\n\n

Bias, Variance y Overfitting en la integraci\u00f3n de un modelo en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Son conceptos que provienen del ingl\u00e9s 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 autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

Sesgo (bias)<\/h3>\n\n\n\n

En el aprendizaje autom\u00e1tico y en cualquier nuevo m\u00e9todo de an\u00e1lisis de Big Data, se utilizan modelos para estimar valores o datos procesados<\/strong>. De esta manera, pueden existir m\u00faltiples categor\u00edas y conjuntos de datos que se pueden escoger para su posterior an\u00e1lisis. Aqu\u00ed se puede enfrentar un problema con la clasificaci\u00f3n de los datos y es que se pueden utilizar regresiones log\u00edsticas. Pero no todos los modelos funcionan igual.<\/p>\n\n\n\n

De esta forma, nace la pregunta de c\u00f3mo se relacionan los conjuntos de modelos con el sesgo que tienen las predicciones. Sabi\u00e9ndose 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.<\/p>\n\n\n\n

Varianza (variance)<\/h3>\n\n\n\n

La varianza es la diferencia de muestras con la que se establece un muestreo. Obviamente, los resultados ser\u00e1n diferentes puesto que, en el caso del an\u00e1lisis de datos, las entradas son diferentes y los modelos pueden variar.<\/p>\n\n\n\n

De esta forma, la varianza (variance) se relaciona estrechamente con la complejidad de los modelos de Big Data<\/strong>. Ya que al tener modelos m\u00e1s complejos que analizan mayores cantidades de datos diferentes, la varianza aumenta al arrojar resultados y predicciones distintas.<\/p>\n\n\n\n

Sobreajuste (overfitting)<\/h3>\n\n\n\n

Un modelo est\u00e1 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.<\/p>\n\n\n\n

Estos conjuntos de prueba se mantienen fuera del entrenamiento del modelo. El algoritmo solo estar\u00e1 considerando los datos id\u00e9nticos de un solo conjunto de entrenamiento. Y considerar\u00e1 falsos a los datos que solo tienen peque\u00f1as diferencias entre s\u00ed, es decir, es incapaz de distinguir entre estos tipos de datos de entrada.<\/p>\n\n\n\n

Validaci\u00f3n cruzada para la integraci\u00f3n de un modelo en el Big Data<\/h2>\n\n\n\n

Es una herramienta est\u00e1ndar del Big Data que se utiliza para ayudar a desarrollar, implementar y ajustar modelos de data mining<\/strong>. La validaci\u00f3n 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 trav\u00e9s de informaci\u00f3n estad\u00edstica.<\/p>\n\n\n\n

Los modelos que se generan para tratar la informaci\u00f3n son complejos y requieren de una serie de pruebas para que puedan procesar grandes cantidades de datos. Por ello, la Maestr\u00eda en Big Data Analytics<\/a><\/strong> te ofrece todo lo necesario para que puedas establecer modelos de an\u00e1lisis de datos confiables.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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