Al trabajar en el ámbito del Machine Learning pueden presentarse diferentes desafíos como el manejo de grandes cantidades de datos. Por ejemplo, se puede dar el caso de encontrarse con un conjunto de datos con millones de características, como tablas con múltiples columnas y filas o imágenes con millones de píxeles. Es ahí donde la reducción de dimensionalidad surge como una solución que permite simplificar estos conjuntos de datos sin que pierdan su esencia y, por ende, facilitar el trabajo de la comprensión de los mismos.
¿Qué es la reducción de dimensionalidad?
La reducción de dimensionalidad es un conjunto de métodos que se usan para reducir la cantidad de variables o características en un conjunto de datos. En esencia, lo que se busca es transformar datos que tienen muchas dimensiones, o sea, muchas características, en un formato más sencillo y fácil de manejar, sin perder la información esencial. Esta técnica es crucial en el campo del aprendizaje automático, porque aunque trabajar con una gran cantidad de datos puede ser beneficioso, también puede complicar mucho el modelo, haciendo que los resultados sean más difíciles de analizar y comprender.
¿Para qué sirve la reducción de dimensionalidad?
Esta beneficiosa técnica tiene múltiples propósitos en el campo de la ciencia de datos y el Machine Learning. Aquí te muestro algunos:
- Mejora el rendimiento del modelo: Como elimina características irrelevantes o redundantes, el modelo se vuelve más simple y, en muchos casos, más preciso.
- Reduce el tiempo de procesamiento: Menos datos significan menos tiempo para entrenar un modelo, esto resulta importante cuando se trabaja con una cantidad exorbitante de información.
- Evita el sobreajuste: Los modelos complejos tienden a sobreajustarse a los datos de entrenamiento. Al simplificarlos, se minimiza este riesgo.
- Facilita la visualización de datos: Con menos dimensiones, los datos pueden visualizarse y analizarse de una forma más sencilla, así se logran tomar mejores decisiones.
¿Cómo funciona la reducción de dimensionalidad?
Debes saber que hay varias técnicas para llevar a cabo la reducción de dimensionalidad, cada una adaptada a diferentes tipos de datos y objetivos:
Selección de características
En este método se identifican y seleccionan un subconjunto de características que son altamente relevantes para la variable objetivo. En otras palabras, en un conjunto de datos tabular, lo que se puede hacer es usar gráficos de dispersión y mapas de calor. Con esto se analiza la covarianza entre características y así se eliminan aquellas que no aportan valor. Haciendo todo esto el modelo queda simplificado sin haber sacrificado su eficiencia.
Análisis de componentes principales (PCA)
El Análisis de Componentes Principales (PCA) lo que hace es tomar todas las características originales de un conjunto de datos y las convierte en un nuevo grupo de variables, que se llaman componentes principales. Lo que hace especial a estos componentes es que logran capturar la mayor cantidad posible de la información o variabilidad que estaba en los datos originales. Esto significa que, aunque estamos reduciendo el número de variables, mantenemos la mayor parte de lo que realmente importa, lo que nos permite representar los datos de una manera más sencilla y compacta.
Técnicas no lineales
Ahora bien, si se trata de datos más complejos existen métodos no lineales como el mapeo de características isométricas o los mapas de Hessian, que preservan las relaciones no lineales entre características. Estos métodos son particularmente útiles en la reducción de dimensionalidad para datos como imágenes y señales.
Aplicaciones de la reducción de dimensionalidad
Algo que resulta impresionante de la reducción de dimensionalidad es que es utilizada en diversos campos:
- Reconocimiento de voz: Mejora la precisión al reducir el ruido y las características innecesarias en los datos de entrada.
- Compresión de imágenes: Mediante técnicas como PCA, se logra reducir el tamaño de las imágenes sin perder calidad.
- Análisis factorial: Se utiliza para identificar variables latentes en grandes conjuntos de datos, facilitando la interpretación y el análisis.
Ejemplo de reducción de dimensionalidad en la práctica
Vamos a suponer que tienes un conjunto de datos con 25 columnas, de las cuales solo 7 son altamente relevantes para la variable objetivo. Mediante la reducción de dimensionalidad, puedes eliminar las 18 columnas restantes, manteniendo el 95% de la variabilidad original. Esto no solo simplifica el modelo, sino que también reduce el tiempo de procesamiento y mejora la precisión.
Beneficios y desventajas de las técnicas de reducción de dimensionalidad
Como todo en la ciencia de datos, la reducción de dimensionalidad tiene sus pros y sus contras:
Beneficios:
- Reducción del espacio de almacenamiento: Menos características significan menos espacio necesario para almacenar datos.
- Menor tiempo de entrenamiento: Los modelos con menos características se entrenan más rápido.
- Eliminación de redundancias: Se eliminan características redundantes, mejorando la eficiencia del modelo.
Desventajas:
- Pérdida de información: En algunos casos, la reducción puede llevar a la pérdida de datos importantes.
- Dificultad en la selección de componentes: En técnicas como PCA, puede ser complicado determinar cuántos componentes son necesarios para retener la información relevante.
La reducción de dimensionalidad es una herramienta poderosa para cualquier científico de datos. No solo permite simplificar modelos complejos, sino que también mejora su eficiencia y precisión. Si te interesa profundizar en técnicas avanzadas como estas y aplicarlas en proyectos reales, el Bootcamp de Big Data, Data Science, Machine Learning e IA de KeepCoding es la opción ideal. Aquí aprenderás a manejar grandes volúmenes de datos y a desarrollar modelos que realmente marquen la diferencia en el mundo laboral. ¡Tu nueva carrera en tecnología está a solo un paso!
