Preparación de datos para aprendizaje automático

La preparación de datos eficaz garantiza que los algoritmos de aprendizaje automático reciban datos de alta calidad. De este modo, se mejora la precisión y solidez del modelo. Utiliza nuestra herramienta de preparación de datos a fin de generar datos correctamente seleccionados para tus proyectos de aprendizaje automático.

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Preparación de datos para el aprendizaje automático - Zoho DataPrep

Cómo las herramientas de preparación de datos modernas ayudan en los proyectos de aprendizaje automático

Las herramientas de preparación de datos, como Zoho DataPrep, permiten a los profesionales de datos explorar, limpiar y combinar datos y darles forma tanto para el entrenamiento como la implementación de modelos de aprendizaje automático y flujos de datos de producción para agilizar la innovación con IA. Reduce el tiempo para preparar datos, como eliminar duplicados y entradas no válidas, y permite que los científicos de datos se centren en la información y el análisis. Los equipos pueden colaborar y reutilizar y compartir fuentes de datos, conjuntos de datos y recetas.

Pasos clave involucrados en la preparación de datos para aprendizaje automático

  • Quita datos duplicados

    Los duplicados presentes en los datos son uno de los problemas que se enfrentan más comúnmente durante la preparación de datos para el aprendizaje automático. Zoho DataPrep te ayuda a quitar datos duplicados mediante la identificación de estos según columnas o filas completas.

  • Corregir datos no válidos y faltantes

    Zoho DataPrep te permite encontrar rápidamente datos faltantes y no válidos utilizando el gráfico de calidad de datos y te ayuda a corregirlos con sugerencias inteligentes. Corrige los valores faltantes mediante un valor estático, el promedio de columna, las técnicas de llenado hacia adelante o hacia atrás, o simplemente filtra y quita las filas con valores vacíos.

  • Desintegra y agrega datos

    Divide y extrae funciones de una columna que sean útiles para un modelo de aprendizaje automático cuando se divida en sus partes constituyentes. Algunas otras funciones también se pueden agregar en una sola columna cuando es significativa para el modelo de ML.

  • Analice datos no estructurados

    Los datos disponibles en los archivos de registro o de texto se pueden extraer mediante las transformaciones de selección inteligentes y otros métodos de extracción de texto disponibles en Zoho DataPrep. La combinación de patrones personalizados ayuda a los usuarios a expresarse con mucha más eficacia en comparación con las expresiones regulares.

  • Clasifica datos

    Agrupa datos numéricos continuos en datos categóricos mediante la clasificación de datos en segmentos. Crea segmentos cuantiles y espaciados igualmente o personalizados mediante DataPrep.

Limpieza de datos para el aprendizaje automático - Zoho DataPrep
Preparación de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático - Zoho DataPrep
Extracción y preparación de datos para el aprendizaje automático - Zoho DataPrep
Análisis de datos no estructurados - Zoho DataPrep
Agrupación y categorización de datos para el aprendizaje automático - Zoho DataPrep

Mejora el rendimiento del modelo de aprendizaje automático con datos más limpios

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    Múltiples fuentes

    Importa datos a Zoho DataPrep desde una variedad de fuentes, incluidos archivos, API REST, servicios de almacenamiento en la nube, bases de datos y servidores FTP.

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    Mejora la calidad de los datos

    Soluciona problemas de calidad de los datos para mejorar la precisión del modelo de aprendizaje automático.

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    Transforma y enriquece

    Utiliza más de 250 transformaciones para convertir, enriquecer y preparar los datos a fin de que se ajusten a los modelos de aprendizaje automático sin ninguna codificación.

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    Cataloga los datos

    Clasifica y cataloga datos, y marca conjuntos de datos que estén listos para usarse con el fin de capacitar al modelo de aprendizaje automático.

Explorar más funciones

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“Con Zoho DataPrep podemos disminuir de varias horas a minutos el tiempo necesario para limpiar e importar los datos. Puedo brindarles a mis clientes un mejor seguimiento de las estadísticas clave porque ahora tengo una forma automatizada de internalizar los datos de terceros”.

luison
Bob Sullivan JD

Director de Operaciones de Vector Solutions

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