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Formas de cargar los datos de proyectos de machine learning

A la hora de crear proyectos de machine learning, es importante que los usuarios sepan cómo cargar los datos en el sistema. En este caso nos centraremos en el programa de Python, que utilizan muchas empresas para gestionar proyectos y establecer estudios predictivos. Vivimos en un mundo en el que la tecnología y la inteligencia artificial ya trabajan para nosotros.

En este artículo verás cinco maneras de aplicar datos a un sistema de machine learning. El objetivo no es otro que el de utilizar esa base estadística para que el sistema siga aprendiendo y perfeccionando su know-how.

Proyectos de machine learning

Empezando por el principio, conviene recordar en qué consisten los proyectos que incluyen esta disciplina. El machine learning consiste en desarrollar un sistema que aprende automáticamente. A medida que recibe ingentes cantidades de datos, empieza a detectar patrones y algoritmos. Con el tiempo mejoran, reduciendo la incertidumbre en las predicciones y su margen de error. Estudiar y formarte en este ámbito es una apuesta de futuro muy interesante en el ecosistema empresarial actual.

Si una persona tuviera que hacer estas tareas, sería imposible que pudiera procesar tanta información y sacar alguna conclusión válida. Las variables y las variaciones en el tiempo sirven a nuestro sistema de predicciones para detectar algoritmos y patrones. Cruzando datos y segmentando la información, puede acceder a hipótesis y ponerlas a prueba, para ver cómo de verosímiles son.

Un proyecto de machine learning puede permitir a una empresa usar el big data y machine learning para descubrir, por ejemplo, por qué los usuarios se dan de baja de su servicio.

¿Qué puede predecirse con Machine Learning o Aprendizaje Automático?

Cargar datos de proyectos de machine learning

Para que el sistema de Python pueda empezar su aprendizaje automático, es necesario que cuente con una amplia base de big data. Para ello deberemos cargar datos, en formatos compatibles y desde ubicaciones que estén disponibles en Python. Para hacer esto hay varias técnicas que podemos usar. En este caso veremos cinco de las más comunes.

Cargar de ficheros en formato CSV

Para hacer realidad esta operación tan frecuente, se debe tener en cuenta la ubicación del archivo, si posee cabecera, si recoge comentarios dentro del documento y qué forma tiene de delimitar la información (se pueden usar comillas, barra espaciadora, etc.). Una vez que tengamos el documento compatible, guardamos dichos datos en el directorio de trabajo del nuevo proyecto. La ruta hacia el archivo debe ser correcta.

Los ficheros CSV pueden cargarse de varias maneras. La más común es quizás usando el módulo CSV de la librería de Python. También se pueden usar otras opciones como NumPy o Pandas. Algunos usuarios se decantan también por una vía directa, es decir, usando la propia URL de los ficheros si están alojados en internet. La última opción contempla cargar ficheros de prueba a partir de otras librerías distintas de la estándar de Python.

Usar módulo CSV de la librería de Python

En este caso se utilizan los datos de un fichero en formato CSV que es abierto con la función open. Luego se utiliza el comando cvs. reader, que sirve para leer el fichero y listar todas las columnas. A la hora de ponerlo en práctica, es una acción intuitiva y fácil de llevar a cabo en la práctica. No olvides guardar tus progresos en el nuevo directorio del proyecto en el que estés trabajando.

Usar NumPy

Hay otra forma de subir los datos a Python, usando la función numpy.loadtxt, que remite a la librería de NumPy. Antes de nada se deberá cargar la librería. En este caso el fichero carece de cabeceras y los datos se encuentran simplificados, ya que todos comparten el mismo formato. Si por algún motivo alguna columna o fila estuviera en un formato distinto que dificultase la labor del machine learning, se podría activar el comando que excluye una columna o fila concreta.

Usar Pandas

A la hora de realizar proyectos de análisis de datos, esta variante es una de las más comunes. Para esta ocasión, se emplea la función readcsv. Es una opción más flexible y cuyas funciones intuitivas pueden ayudarnos a ahorrar tiempo a la hora de segmentar los datos. Detectar cabeceras, saltar columnas o líneas, detectar formatos de datos o identificar erratas son algunas de las especialidades que incluye.​

Desde una URL.

Una base de datos se puede importar a Python también desde la URL dónde se encuentra alojada. Se pueden alternar los métodos de carga de datos, utilizando este para algunas bases de datos y el NumPy, por ejemplo, para otros. 

Desde otras librerías

Estas otras librerías pueden incluir paquetes de datos muy conocidos y genéricos. Estas bases de datos se denominan como bases de datos de juguete, ya que sirven para hacer pruebas. Esto puede servir tanto para hacer análisis muy superfluos de una realidad, como para hacer prácticas sobre el propio programa. 

Python

Python es la clave en toda esta actividad. Esta herramienta de programación se basa en un lenguaje común a muchas otras aplicaciones. Ya se trate de Android, Linux, Windows o sistemas de Apple, lo encontramos en todos ellos. Es un código legible y te parecerá más sencillo en comparación con alternativas a Python.

El éxito de su uso en diferentes ámbitos es debido a su versatilidad y a que cuenta con una licencia libre. Esto permite que se utilice en cualquier dispositivo y proyecto que lo requiera. En el ámbito académico es uno de los más usados, lo que hace que los estudiantes de hoy posean nociones profundas de programación con Python. 

Claves del PLN con Python

También las grandes empresas tecnológicas confían en Python para gestionar datos, crear procesos y realizar estimaciones en tiempo real. Las empresas de hoy en día recopilan y adquieren grandes cantidades de datos con un propósito, el análisis extenso. Las repercusiones de estos estudios cambian el mundo, ya que sirven para prever cambios en la sociedad, interpretar comportamientos de consumidores, decidir inversiones, etc.

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¡No esperes más y aprovecha la potencialidad de los proyectos de machine learning!

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A la hora de crear proyectos de machine learning, es importante que los usuarios sepan cómo cargar los datos en el sistema. ¡Te lo contamos!