Los datos son oro, pero solo lo son si están organizados. Sin organización, los datos no son más que un cúmulo de información sin sentido que no tiene utilidad alguna. Entonces, aquellos datos no pueden ser usados para tomar decisiones, ni para el beneficio de las organizaciones.
Así pues, para darle valor a los datos, se usa la ingeniería de características, que es una técnica de procesamiento que transforma los datos con la intención de que sean comprensibles, interpretables, y por supuesto, útiles.
¿Aún no queda claro? Tranquilo, sabemos que en principio puede parecer un tema complejo, pero estamos aquí para ayudarte con ello. Así que si quieres saber todo al respecto, continúa leyendo.
¿Qué es la ingeniería de características?
La ingeniería de características es una técnica dentro del procesamiento de datos, y su objetivo es que los datos adquieran valor. Para hacerlo, aplica un sistema de características basado en un modelo de aprendizaje automático que dota de sentido aquello que estaba desorganizado.
Lo común es que los datos, en su estado primigenio, no sean adecuados porque no tienen orden. Al no tener orden, cuando entran en contacto con el aprendizaje automático, el sistema no procesa la información tal como debería.
Entonces, lo que hace la ingeniería de características es seleccionar, construir y transformar los datos que son agrupados en categorías que favorecen el procesamiento de la información ante un modelo de aprendizaje automático.
Por ejemplo, si una compañía busca analizar el comportamiento de compras de los clientes, esa información se encuentra en una base de datos muy grande. Así que en lugar de que el machine learning intente procesar todos esos datos, la ingeniería de características seleccionará las características relevantes, y eliminará las que no lo sean.
Otro ejemplo podría ser el de recomendaciones de canciones para crear una lista de reproducción. Para crear una lista de reproducción personalizada, el machine learning analiza los comportamientos del usuario para elegir las canciones. Pero antes tuvieron que aplicarse procesos de ingeniería de características.
Imagina que el usuario ha estado escuchando música todo el día. Pero ha escuchado solo 3 segundos de ciertos géneros y artistas determinados. Lo que hace la ingeniería es agrupar esos artistas y géneros en una categoría que descartará, e incluye en otra categoría a los artistas y géneros que el usuario ha escuchado con mayor regularidad.
De esa forma crea una recomendación personalizada que toma en cuenta datos que fueron filtrados por la ingeniería de características.
Ventajas de la ingeniería de características
En el machine learning, la ingeniería de características es clave para el procesamiento de información porque representa diversas ventajas, y algunas de ellas son:
Mayor precisión
Para que el machine learning pueda operar y hacer predicciones, necesita información. Si la información que recibe es errónea, poco clara, o irrelevante, los resultados y las predicciones no serán útiles.
Eso es común cuando se procesa una gran cantidad de información sin orden, y el machine learning se basa en datos poco estructurados y sin relación alguna. En cambio, cuando se aplica la ingeniería de características, los datos están clasificados y ordenados, lo que hace que las predicciones sean acertadas.
Flexibilidad
La ingeniería, aunque es un sistema que está basado en parámetros claros, es flexible. Eso significa que puede procesar un gran volumen de información y hallar características de todo tipo. Así que es aplicable a distintos modelos sin importar qué tan complejos o sencillos sean, y sin que ello afecte los resultados.
Aplicaciones de la ingeniería de características
En nuestro presente, la inteligencia artificial y el machine learning se han vuelto herramientas útiles en diferentes áreas, por lo que las aplicaciones de la ingeniería de características son variadas. Y algunas de las más populares son:
Ventas
Los negocios pueden transformar los datos obtenidos del comportamiento de los clientes para diseñar estrategias de ventas personalizadas.
Por ejemplo, si un cliente suele aplicar filtros en las búsquedas para conseguir las mejores ofertas. En lugar de buscarlas manualmente, la página puede mostrarle en el inicio las ofertas más destacadas del día. Así, el cliente no tendrá que buscar porque lo tendrá a la mano, y comprará mucho más.
Finanzas
En el sector financiero, los riesgos son frecuentes. Para minimizar los problemas relacionados con actividades fraudulentas, con la ingeniería se puede determinar cuáles acciones son sospechosas y se envían alertas para tomar medidas preventivas.
Así mismo, es útil para determinar los riesgos crediticios. Por ejemplo, si un cliente solicita un crédito, pero en el pasado ha incumplido los pagos, se puede hacer una predicción para determinar el nivel de riesgo asociado a ese cliente, y así determinar si es adecuado o no otorgar un crédito.
Salud
Las predicciones son frecuentes en el sector de la salud. Aunque los médicos lo hacen de manera tradicional aplicando sus conocimientos, es posible agilizar los procesos y hacer proyecciones a futuro en la progresión de enfermedades.
Marketing
Las estrategias de marketing tienen que estar basadas en datos para que sean exitosas. Recopilar los datos con métodos tradicionales puede hacer que los resultados no sean los esperados. Diferente es el caso cuando se aplica la ingeniería y el machine learning porque los datos que se analizan son fidedignos.
El paso a paso de la ingeniería de características
Como la ingeniería de características es un enfoque de procesamiento de datos flexible, puede realizarse de diferentes maneras, pues cada caso es distinto.
Si bien lo anterior es cierto, podríamos dividir el proceso de la ingeniería en tres fases que son:
Preparación
La fase de preparación es previa al análisis. Cuando se está delante de datos brutos, estos no son adecuados porque están desorganizados, provienen de diferentes fuentes y el formato no es el adecuado.
Para que el aprendizaje automático se complete, es fundamental que la información sea fusionada, formateada y normalizada. Eso se hace con diferentes técnicas de preprocesamiento como es la limpieza, transformación y validación.
Además, en la fase de preparación, se pueden comenzar a definir algunas pre categorías. Si bien no hay seguridad de que se mantengan en el resto del proceso, sirven para darle un orden inicial a la información que luego sufrirá nuevas transformaciones.
Exploración
La fase de exploración también suele ser conocida como la fase de análisis de datos. Y se debe a que en esta parte del proceso, la comprensión de los datos es más profunda. Al hacer la exploración se establecen correlaciones, similitudes y se comienzan a crear las categorías significativas que contienen información útil.
Para determinar cuál es la información relevante, y separarla de la irrelevante, se emplea un enfoque estadístico basado en datos.
Por ejemplo, para la recomendación de películas en una aplicación de streaming, se tomarán en cuenta los datos de visualizaciones pasadas. Así, se determina cuál tipo de películas ve el usuario. Entonces, el sistema descartará las películas del género menos visto, y creará características de recomendación basadas en el género más visto.
Evaluación
En la tercera fase del proceso, se toman las características relevantes y se aplican técnicas de precisión y métricas de calidad. Lo que se espera que las características halladas sean sometidas a una revisión minuciosa que verifique su influencia y rendimiento dentro del modelo de aprendizaje automático.
Para llevar a cabo el proceso se hacen pruebas en los datos, con el objetivo de optimizar los resultados. Así, se crean características mucho más específicas y relevantes, lo que logra que las predicciones sean menos imprecisas y el cliente obtenga la recomendación que desea.
Los principales métodos de la ingeniería de características
Para completar el proceso de la ingeniería, es fundamental aplicar distintos métodos de implementación para crear las características. Y entre los más destacados se encuentran los siguientes:
Información mutua
Los datos no se entienden como unidades aisladas y sin conexión alguna con otros datos. En realidad, hay datos que se tienen que relacionar para que cobren sentido. Es por ello que el método de información mutua puede cuantificar la relación entre las funciones y las variables.
Y crear relaciones mutuas entre diferentes datos, es posible realizar predicciones más precisas.
Agrupación
En los datos hay patrones que a menudo son desconocidos y se mantienen ocultos. Para revelar los patrones no visibles, es fundamental agruparlos para que sean reveladas las relaciones que mantienen. Eso se hace a través de clústeres de KMeans que son capaces de diseñar funciones basadas y que hacen que el modelo sea preciso.
Análisis de componentes principales (PCA)
El método de PCA consigue reducir la dimensionalidad de los datos que en principio es abrumadora. Al haber muchos datos por analizar, es complicado establecer relaciones y encontrar patrones. Lo que hace el PCA es identificar las posibles combinaciones en un formato lineal.
Aunque su uso es variado, puede emplearse para procesar imágenes e identificar elementos, reconocer objetos e identificarlos.
Análisis de componentes independientes (ICA)
Aunque el análisis de datos similares es útil, el de los datos que son independientes también es valioso. Lo que hace el ICA es identificar los elementos que son independientes, pero que también aportan información y estructura a los datos para encontrar características poco visibles.
¿Qué sucede con los datos faltantes en la ingeniería de características?
Aunque la ingeniería de características se basa en el procesamiento de datos, en ocasiones puede haber datos faltantes. Las razones para que esto suceda son varias, y suelen tener que ver con problemas en la transferencia de información o errores humanos.
De cualquier manera, la ingeniería es capaz de realizar el procesamiento aunque haya datos faltantes, y sin que eso afecte los resultados de las predicciones.
Para que sea posible, se aplican diferentes métodos para gestionar los datos faltantes, y algunos de ellos son:
Deleción
Con la deleción se eliminan las filas o columnas que no contengan datos. Al hacerlo, se puede eliminar un elevado volumen de información que probablemente sea valiosa para las predicciones. Pero es la opción más sencilla para avanzar en el análisis, aunque no la más recomendable.
Imputación simple
En lugar de eliminar los datos, con la imputación se intenta reemplazar los datos faltantes por unos nuevos a través de estimaciones.
Ahora bien, eso podría generar algunos problemas como el sesgo de los datos, o que los datos imputados que sirvan como reemplazo no sean lo bastante fidedignos. Si es el caso, los datos finales para las predicciones tampoco serán correctos, lo que representa nuevos retos.
Imputación de modelos
Para reemplazar los datos faltantes, en la imputación de modelos también se hacen estimaciones, pero están basadas en modelos predictivos como el de regresión. Para aplicarlo, se toman en cuenta diferentes variables de los datos existentes para estimar los datos faltantes.
Imputación múltiple
De los tres métodos de imputación, este es el más preciso porque crea diferentes conjuntos de datos que luego son combinados para establecer relaciones y similitudes. Con los resultados, se pueden rellenar los espacios de datos faltantes y obtener predicciones más claras.
Sobre cuál método elegir, eso dependerá de cada caso. Por ejemplo, si la cantidad de información faltante es reducida, se puede usar la deleción. Pero si el volumen de texto es elevado, lo mejor es apostar por métodos de imputación que creen predicciones.
El futuro de la ingeniería de características
Aunque parezca que la ingeniería de características ya ha avanzado mucho, en realidad la innovación apenas comienza.
La introducción del aprendizaje profundo y los progresos en la inteligencia artificial harán de la ingeniería una de las herramientas más útiles para el procesamiento de datos.
Así pues, cuanto más avance la IA, también lo hará la ingeniería. En un futuro no muy lejano, realizar actividades cotidianas será más sencillo, y las aplicaciones de la ingeniería de características afectarán de manera positiva a un sinnúmero de campos más allá del entretenimiento, ventas y salud.
Pero para que el avance sea acelerado, es fundamental aprender más sobre el tema.
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