{"id":2560,"date":"2019-11-11T23:43:34","date_gmt":"2019-11-11T23:43:34","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2560"},"modified":"2024-05-20T07:38:37","modified_gmt":"2024-05-20T12:38:37","slug":"10-buenas-practicas-para-almacenar-datos-etiquetados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/","title":{"rendered":"10 buenas pr\u00e1cticas para almacenar datos etiquetados"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#10_Best_Practices_for_Storing_Labeled_Data\" >10 buenas pr\u00e1cticas para almacenar datos etiquetados<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#1_Define_the_Problem_Is_it_a_good_problem_for_machine_learning\" >1. Definir el problema: \u00bfEs un buen problema para el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#2_Gather_at_least_5000_datapoints_for_each_outcome\" >2. Re\u00fana al menos 5.000 puntos de datos para cada resultado.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#3_Store_data_at_the_sentence_level\" >3. Almacenar datos a nivel de frase.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#4_Classify_and_label_data_in_well_defined_categories\" >4. Clasificar y etiquetar los datos en categor\u00edas bien definidas.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#5_Store_all_representative_data\" >5. Almacene todos los datos representativos.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#6_Store_background_data\" >6. Almacenar datos de fondo.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#7_Store_the_raw_text_of_labeled_data_practice_redundancy\" >7. Almacenar el texto bruto de los datos etiquetados (practicar la redundancia).<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#8_Map_your_data_from_start_to_finish_index_values\" >8. Mapee sus datos de principio a fin (valores \u00edndice).<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#9_Backup_your_data\" >9. Haz una copia de seguridad de tus datos.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/10-best-practices-for-storing-labeled-data\/#10_Build_and_think_for_the_future\" >10. Construir y pensar en el futuro.<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Best_Practices_for_Storing_Labeled_Data\"><\/span>10 buenas pr\u00e1cticas para almacenar datos etiquetados<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>    Acabas de tener tu gran idea. Lees mucho y has pensado que ser\u00eda interesante disponer de un clasificador que etiquete el tono de un orador y determine su afiliaci\u00f3n pol\u00edtica. \u00bfC\u00f3mo empezar\u00edas a descomponer el problema para poder utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para hacer esta predicci\u00f3n? Utilizamos este <a href=\"https:\/\/www.journalism.org\/2014\/10\/21\/political-polarization-media-habits\/\">Encuesta Pew\u00a0<\/a>\u00a0que utilizaba las respuestas de los votantes dem\u00f3cratas y republicanos a los peri\u00f3dicos en los que confiaban.<br \/><br \/>Antes de pensar siquiera en crear un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico listo para la producci\u00f3n, debe pensar en su canalizaci\u00f3n de datos. Esta es la base sobre la que se ejecuta un modelo de ML y, sin una base s\u00f3lida, no se puede esperar que el modelo funcione correctamente. Los expertos de Skim AI han reunido las 10 mejores pr\u00e1cticas para el almacenamiento de datos etiquetados que le permitir\u00e1n alcanzar el \u00e9xito.<\/p><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Define_the_Problem_Is_it_a_good_problem_for_machine_learning\"><\/span><strong>1. Definir el problema: \u00bfEs un buen problema para el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><p>Para que un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico sea aplicable a la resoluci\u00f3n de un problema, debe ser definible para un ordenador:\u00a0<\/p><ul><li>\u00bfEste conjunto de palabras responde a un patr\u00f3n que se asemeja m\u00e1s a una u otra categor\u00eda de texto?<\/li><li>\u00bfExiste una base de datos con suficientes datos representativos para que una m\u00e1quina pueda extraer patrones?<\/li><\/ul><p>En el ejemplo al que nos referimos, hay dos resultados: discurso de tendencia dem\u00f3crata o discurso de tendencia republicana. El problema es claramente m\u00e1s complejo que esto, ya que hay muchos grupos que forman dem\u00f3cratas y republicanos y tambi\u00e9n hay independientes y muchas gradaciones. Pero para este ejemplo, vamos a simplificar a esas dos variaciones.<\/p><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Gather_at_least_5000_datapoints_for_each_outcome\"><\/span><strong>2. Re\u00fana al menos 5.000 puntos de datos para cada resultado.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><p>Recoger al menos <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/featured-insights\/artificial-intelligence\/notes-from-the-ai-frontier-applications-and-value-of-deep-learning\">5.000 puntos de datos<\/a> en su base de datos para cada categor\u00eda de informaci\u00f3n que desee clasificar. En nuestro ejemplo, estamos almacenando puntos de datos etiquetados de art\u00edculos, discursos, libros o transcripciones de programas. Como queremos construir un clasificador binario, queremos 5.000 ejemplos de muestras de escritos dem\u00f3cratas y 5.000 ejemplos de muestras de escritos republicanos para un total de 10.000 muestras. Aunque 5.000 puntos por resultado es el m\u00ednimo recomendado, la precisi\u00f3n mejorar\u00e1 con m\u00e1s datos, as\u00ed que no te contengas.<\/p><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Store_data_at_the_sentence_level\"><\/span><strong>3. Almacenar datos a nivel de frase.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2><p>En nuestro caso, el objetivo es clasificar art\u00edculos enteros como dem\u00f3cratas o republicanos, pero querr\u00e1 prepararse para el futuro almacenando cada recurso a nivel de frase en lugar de a nivel de art\u00edculo entero. De este modo, si desea clasificar entidades m\u00e1s espec\u00edficas, como p\u00e1rrafos o an\u00e1lisis en torno a determinadas palabras clave o entidades (personas, lugares y organizaciones), podr\u00e1 utilizar sus datos con menos esfuerzo de limpieza en el futuro.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>En general, entre el 50 y el 65% del tiempo empleado en cualquier proyecto de ML se dedica a limpiar y transformar los datos en un formato legible para los algoritmos de ML. La mayor\u00eda de los clasificadores trabajan tanto a nivel de frase como de documento completo.<\/p>\n<p><strong>Consejos pr\u00e1cticos de aplicaci\u00f3n para la clasificaci\u00f3n a nivel de frases y p\u00e1rrafos:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Para empezar, limite sus necesidades de clasificaci\u00f3n a una sola frase, un solo p\u00e1rrafo o un solo documento (art\u00edculo).<\/li>\n<li>Las necesidades no est\u00e1ndar (unas pocas palabras, o unas pocas frases) a\u00f1aden un problema muy dif\u00edcil de crear un segundo modelo ML para predecir qu\u00e9 cl\u00faster es importante.<\/li>\n<li>Simplifique el problema de clasificaci\u00f3n en la medida de lo posible al principio, y aumente la complejidad con el tiempo a medida que disponga de m\u00e1s datos.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Classify_and_label_data_in_well_defined_categories\"><\/span><strong>4. Clasificar y etiquetar los datos en categor\u00edas bien definidas.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Esto es un poco sobre metodolog\u00eda. Es importante obtener el mayor n\u00famero posible de se\u00f1ales puras. Eso significa eliminar el ruido y los recursos e informaci\u00f3n matizados. Por ejemplo, si se almacenan datos etiquetados de fuentes centristas, contendr\u00e1n menos se\u00f1ales claras y si se a\u00f1aden datos (art\u00edculos) de una fuente centrista al conjunto de datos republicanos o dem\u00f3cratas, disminuir\u00e1 la precisi\u00f3n y la utilidad del clasificador del discurso republicano\/dem\u00f3crata.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>En nuestro ejemplo, esto es especialmente dif\u00edcil, ya que las personas son mucho m\u00e1s complicadas en sus creencias pol\u00edticas que una simple l\u00ednea de partido. Adem\u00e1s, varios escritores, oradores y peri\u00f3dicos van a tener opiniones diferentes a la l\u00ednea oficial del partido. En este ejemplo, es probable que haya mucho ruido que haya que suprimir, por ejemplo: <\/p>\n<ul>\n<li>Los peri\u00f3dicos var\u00edan en la medida en que se inclinan hacia el conservadurismo o el liberalismo en determinadas cuestiones.<\/li>\n<li>Determinados periodistas tendr\u00e1n opiniones diferentes sobre un tema concreto, incluso entre otros periodistas de la misma publicaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Los accionistas o propietarios pueden predicar un dogma sobre un tema concreto que sea importante para ellos y dar instrucciones al equipo editorial para que cubra los temas de una determinada manera.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Uno podr\u00eda pasarse horas definiendo una metodolog\u00eda para tener en cuenta todas las variables posibles. Recomendamos recopilar y almacenar tantos datos como sea posible. Busque datos limpios a nivel de frase y cree campos para rastrear el autor, la publicaci\u00f3n y cualquier otro campo que pueda capturarse. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Store_all_representative_data\"><\/span><strong>5. <\/strong><b>Almacena todos los datos representativos.<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00bfSe puede acceder a datos suficientes? En nuestro caso, es relativamente f\u00e1cil acceder a art\u00edculos antiguos de estas publicaciones para reunir un conjunto de art\u00edculos y datos suficientes para cada categor\u00eda de clasificaci\u00f3n.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Si no, puedes plantearte utilizar Amazon Mechanical Turk para etiquetar datos o, si tu metodolog\u00eda requiere formaci\u00f3n, puedes formar y pagar a personas de la India o Macedonia $1.000 al mes para que construyan un conjunto de datos.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"6_Store_background_data\"><\/span><strong>6. <\/strong><b>Almacenar datos de fondo.<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Almacenar datos etiquetados que est\u00e9n tangencialmente relacionados con lo que se quiere clasificar permitir\u00e1 construir modelos m\u00e1s robustos que probablemente incluyan m\u00e1s vocabulario, personas, lugares y temas que ayudar\u00e1n a cualquier modelo que se construya. Puede ayudar exponer el modelo de clasificaci\u00f3n a nuevo vocabulario, temas y entidades y comprender las relaciones inherentes entre las palabras. Esto har\u00e1 que el modelo sea m\u00e1s capaz de manejar datos fuera de los datos iniciales con los que empezaste.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Tal vez quiera conseguir libros escritos por congresistas, tuits, transcripciones de entrevistas, transcripciones de programas de noticias por cable, transcripciones del di\u00e1logo en la c\u00e1mara del congreso, proyectos de ley escritos o patrocinados por determinados congresistas.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>La gracia del aprendizaje autom\u00e1tico es que no tienes que probar todas las variables t\u00fa mismo, basta con obtener suficientes datos para que el ML funcione y definir bien tu problema.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"7_Store_the_raw_text_of_labeled_data_practice_redundancy\"><\/span><strong>7. <\/strong><b>Almacenar el texto bruto de los datos etiquetados (practicar la redundancia).<\/b><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Para mayor seguridad, almacene siempre el texto en bruto de los datos etiquetados. Por ejemplo, si tiene una frase dentro de un art\u00edculo que es representativa de los datos que desea etiquetar, aseg\u00farese de almacenar el texto en bruto de esa frase y la etiqueta. Incluso si s\u00f3lo almacena estos datos como redundancia, realice esta acci\u00f3n. Su ingeniero de aprendizaje autom\u00e1tico o cient\u00edfico de datos se lo agradecer\u00e1.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"8_Map_your_data_from_start_to_finish_index_values\"><\/span><strong>8. Mapee sus datos de principio a fin (valores \u00edndice).<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si utiliza valores de \u00edndice para hacer referencia a datos etiquetados, asigne esos datos y comprenda bien la asignaci\u00f3n. Por ejemplo, si almacena una frase o un p\u00e1rrafo de un art\u00edculo, aseg\u00farese de que los valores de la base de datos de d\u00f3nde empieza esa frase o p\u00e1rrafo coinciden con el valor de la fuente de la que almacena los datos. Para estar seguro, pru\u00e9balo a partir de la primera frase, los valores de inicio y final, y la \u00faltima frase.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"9_Backup_your_data\"><\/span><strong>9. Haz una copia de seguridad de tus datos.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Esto deber\u00eda explicarse por s\u00ed mismo. Haga copias de seguridad de sus datos con regularidad.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"10_Build_and_think_for_the_future\"><\/span><strong>10. Construir y pensar en el futuro.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>En algunas circunstancias, se tarda a\u00f1os en recopilar suficientes datos etiquetados. Si sabes que quieres resolver un problema en un \u00e1rea espec\u00edfica, empieza a recopilar tantos datos etiquetados y no etiquetados relacionados con el problema que quieres resolver como datos espec\u00edficos del dominio.<\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>\u00bfListo para empezar? Consulte nuestra <a href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/blog\/\">otros art\u00edculos sobre aprendizaje autom\u00e1tico<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>10 Best Practices for Storing Labeled Data You just had your big idea. You read a lot, and you thought it would be interesting to have a classifier that labels a speaker\u2019s tone and determines their political affiliation. 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