Visualización de modelos de aprendizaje automático: Confíe en la historia de los datos

El poder de la visualización de datos puede empoderar a cualquier negocio. Esto incluye mejoras inmensas en:

• Procesos empresariales
• Diseño
• Desarrollo
• Evaluación

Aprovechar el poder de la visualización de aprendizaje automático es lo que desea para su negocio.

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¿Qué es el aprendizaje automático? Lo esencial

El aprendizaje automático (ML) es un segmento de la inteligencia artificial (IA) que ayuda a predecir resultados mediante el aprendizaje de la experiencia y patrones. El aprendizaje automático utiliza algoritmos para predecir nuevos valores de salida mediante el uso de datos históricos. A través del aprendizaje automático, las aplicaciones de software se vuelven mucho más precisas en la predicción de los deseos y expectativas de los usuarios.

El proceso de aprendizaje automático incluye:

• Observaciones de datos
• Experiencia directa o instrucción
• Descubrimiento de patrones
• Tomar decisiones en base a ejemplos
• Usar datos históricos para aprender

El objetivo principal del aprendizaje automático es permitir que las computadoras aprendan automáticamente sin asistencia humana y ajusten sus acciones de acuerdo con lo aprendido.

Tipos de algoritmos de aprendizaje automático

Hay cuatro tipos principales de algoritmos de aprendizaje automático (o modelos) que se pueden observar para entender mejor la lógica detrás del aprendizaje automático. Estos son:

Aprendizaje supervisado

En los casos de aprendizaje supervisado, la máquina contiene variables de entrada mapeadas (x) y variables de salida (y) para que el modelo aprenda. El resultado final es que cuando se forman nuevos datos de entrada, puede predecir la salida con más precisión. El aprendizaje supervisado incluye:

• Clasificación – extraer una conclusión de valores observados
• Regresión – comprender la relación entre variables
• Pronóstico – hacer predicciones basadas en datos históricos

Aprendizaje semiautomático

Aunque es similar al aprendizaje supervisado, el aprendizaje semiautomático utiliza datos tanto etiquetados como no etiquetados, lo que significa que la información con etiquetas significativas e información sin ellas. Al combinar ambas, los algoritmos de aprendizaje automático aprenden cómo etiquetar datos no etiquetados.

Aprendizaje no supervisado

En este tipo de aprendizaje automático, el algoritmo estudia datos para identificar patrones y analizar datos disponibles. Estos algoritmos solo tienen variables de entrada con el objetivo de modelar la distribución subyacente de los datos. Los conjuntos de datos grandes se interpretan y organizan para determinar su estructura y se refina la capacidad de tomar decisiones. El aprendizaje no supervisado incluye

• Agrupamiento – agrupar conjuntos de datos similares
• Reducción de dimensionalidad – reducir el número de variables para encontrar la información específicamente requerida

Aprendizaje por refuerzo

Aquí, el enfoque está en los procesos de aprendizaje reglamentados, donde un algoritmo de aprendizaje automático explora diferentes opciones y las evalúa para encontrar la más óptima, lo que lleva al mejor resultado posible.

¿Qué es la visualización de datos en aprendizaje automático?

El aprendizaje automático se puede expresar y utilizar en muchos escenarios con visualización de datos. Entonces, ¿qué es la visualización de modelos?

Con la visualización de datos, las personas reciben elementos visuales interactivos dentro de un contexto, traduciendo datos en una forma que ayuda a las personas a entender mejor las tendencias y correlaciones importantes para su negocio. El aprendizaje automático añade más valor a las visualizaciones de datos proporcionando datos más predictivos, relevantes y efectivos.

La visualización de aprendizaje automático proporciona varios beneficios.

Ahorro de tiempo

Con el aprendizaje automático, la recopilación de datos se realiza a través de algoritmos, por lo que es muy eficiente en tiempo, además de la mayor precisión.

Un mejor entendimiento del usuario

Debido a que el aprendizaje automático rastrea el comportamiento de los usuarios a un nivel más personal, con visualizaciones de datos tiene un retrato más preciso de cómo estos usuarios se comprometarán mejor y de qué manera.

Más confianza

Con el aprendizaje automático, los responsables de la toma de decisiones reciben un nuevo tipo de certeza, validación e información que traen un mayor nivel de confianza en las predicciones realizadas.

Integrar visualización de datos y aprendizaje automático es una buena forma de entender los datos mejor y traer correlaciones que de otra forma no habría visto. Diferentes tipos de visualización de datos de aprendizaje automático son

• Exploración de datos
• Modelos construidos
• Modelos de árbol de decisión
• Evaluar modelo

La representación intuitiva del aprendizaje automático puede proporcionar gran ayuda para muchos interesados en las decisiones informadas que necesitan tomar.

Entonces, ¿quién debería usar visualización?

El valor de los datos es que lleva la narración a nuevos niveles. Eso sucede cuando la información es fácil de digerir, entender y obtener información a través de patrones. De ahí la visualización de datos.

Sin importar en qué negocio se encuentre, entregar datos en forma visual es vital para comprenderlos de la forma más eficiente posible y llegar a conclusiones accionables para mejorar sus decisiones futuras. Con la visualización de datos, comunica información a:

• Partes interesadas y responsables de la toma de decisiones
• Profesionales de marketing y propietarios de negocios
• Clientes, socios, colaboradores

La visualización de datos debe ser utilizada por cualquiera que quiera

Adaptarse a tendencias emergentes

La visualización de datos es la herramienta perfecta para observar nuevas oportunidades y tendencias emergentes que de otro modo no se habrían detectado tan fácilmente. Con técnicas de visualización de datos, los cambios del mercado se pueden detectar, las reacciones de los consumidores y preferencias se pueden entender mejor.

Ahorrar tiempo valioso

Sin visualizaciones de datos, se dedica una cantidad significativa de tiempo a pasar a través de grandes cantidades de datos, etiquetando las piezas más importantes, analizándolas y creando informes detallados. Además de consumir mucho tiempo, todo este proceso requeriría el tiempo de una persona capacitada con aptitud para la ciencia de datos, sistemas apropiados y una forma de pensar. Sin embargo, con el software adecuado, las visualizaciones de datos se crean en segundos, lo que le permite tener siempre los paneles más recientes con información actualizada.

Encontrar patrones ocultos

Las formas tradicionales de representar datos a menudo no son tan precisas en la revelación de patrones, información oculta y factores que conducen al éxito. Sin embargo, utilizando visualizaciones de datos, no hay piedra sin remover, y eso incluye información empresarial, comportamiento del cliente, rendimiento del proyecto, gestión de campañas, e identificar qué operaciones necesitan mejora.

Detectar y limitar errores

Los errores son parte de todas las operaciones comerciales y una excelente oportunidad de aprendizaje. Visualizar datos significa visualizar errores e identificar rápidamente áreas de mejora, acciones erróneas que conducen a resultados indeseables, y este análisis es todo lo que necesita para reunir a su equipo en torno al próximo paso correcto.

Aumentar confianza y transparencia

La visualización de datos ayuda a proporcionar transparencia y confianza que valida decisiones para el futuro al aportar conocimiento y comprensión a la historia, gestionar cargas de datos enormes y hacerla accionable.

Cómo visualizar modelos de aprendizaje automático

En la visualización de datos, la interpretación debe ser personalizable y servir según el caso de uso específico. Aquí hay algunos de los tipos de gráficos más utilizados para visualizar modelos de aprendizaje automático.

Gráficos y diagramas

A través de gráficos y diagramas, que son uno de los primeros tipos elegidos para visualizaciones de datos, se cuenta la historia general de las tendencias de datos de una manera mucho más rápida. Proporcionan comparación rápida y una mejor forma de análisis de datos a largo plazo.

Gráficos de calibre

Este tipo de visualización proporciona una descripción general de la información como una lectura en un dial. Puede ayudarlo a descubrir rápidamente cómo se está desempeñando un proyecto, campaña o números específicos en comparación con cómo se espera que se desempeñen.

Histogramas

Esta visualización muestra la distribución de sus datos y ayuda en la extracción de conclusiones de probabilidad. Pueden demostrar rápidamente si un proceso se encuentra alrededor de la media correcta o si los valores atípicos están sesgando los resultados de los datos o los resultados.

Gráficos circulares

Ilustran qué factores están en juego en un proceso. Varias versiones de gráficos circulares son buenas si necesita ver si cada parte del todo cumple su función, o desea ver qué factores son más importantes en un proceso o resultado.

Gráficos de treemap

Estas son herramientas de visualización de datos que muestran datos jerárquicos usando nodos anidados (rectángulos) de tamaños y colores variables, lo que facilita detectar patrones de datos o comparar cantidades de datos.

Visualización de datos con Python

Las visualizaciones de datos escritas en lenguajes Python ayudan a identificar tendencias, patrones y correlaciones que de otro modo nunca habría descubierto. Para profundizar más en el tema, consulte nuestro artículo sobre visualización de datos con Python.

Visualización de datos en R

Usar R como lenguaje de análisis de datos permite a los desarrolladores y científicos de datos crear varios tipos de visualizaciones para representar datos complejos y sin procesar con codificación mínima. Al utilizar las diversas funcionalidades de R, puede crear visualizaciones de datos atractivas escribiendo solo algunas líneas de código. Para crear visualizaciones de datos, R proporciona varias bibliotecas de visualización, incluido ggplot2, que es uno de los paquetes más utilizados. Para leer más sobre por qué R podría ser la respuesta para sus visualizaciones de datos, vaya a nuestro artículo sobre Visualización de datos en R.

¿Cómo puede ayudarle Slingshot con la visualización de datos?

Al elegir su software de visualización de datos, debe asegurarse de que pueda conectarse a todos los datos que tiene en diferentes sistemas y crear un panel para reunirlo todo en una vista completa de 360 grados de su negocio.

Esto es exactamente lo que Slingshot puede hacer por usted – es un espacio de trabajo digital todo en uno y una herramienta que puede agregar análisis de datos, gestión de proyectos e información, chat y benchmarking de estrategia basada en objetivos, todo en una sola aplicación intuitiva.

Además:

• Gracias al motor completo de inteligencia empresarial que contiene, puede conectarse rápidamente a sus diferentes fuentes de datos y crear paneles en cuestión de minutos.
  
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• Crear diferentes tipos de visualizaciones de datos es más fácil que nunca con Slingshot – puede suceder con solo unos pocos clics, con muchas opciones para editar, una gran cantidad de tipos de gráficos, filtros, y opciones para guardar y compartir sus paneles con miembros internos y externos del equipo.