Minería de datos

La minería de datos es el proceso de descubrir patrones, correlaciones y anomalías en grandes conjuntos de datos para extraer información valiosa y desconocida hasta ahora. Actúa como un paso exploratorio crucial que transforma los datos en bruto en una estructura comprensible, sirviendo a menudo como base para el modelado predictivo y las tareas de aprendizaje automático (ML). Al aprovechar las técnicas de la estadística, los sistemas de bases de datos y la IA, la minería de datos ayuda a descubrir conocimientos ocultos que pueden servir de base para las estrategias empresariales, la investigación científica y la innovación tecnológica.

Cómo funciona la minería de datos

El proceso de minería de datos suele estructurarse de acuerdo con marcos como el Proceso Estándar Intersectorial para la Minería de Datos (CRISP-DM). Las etapas típicas incluyen:

1. Recogida e integración de datos: Recopilación de datos de diversas fuentes, que pueden incluir bases de datos estructuradas, texto no estructurado o imágenes de un Data Lake.
2. Preprocesamiento de datos: Consiste en limpiar los datos para tratar los valores que faltan o son incoherentes y transformarlos para normalizarlos o agregarlos para el análisis. En esta fase también se puede recurrir al aumento de datos para enriquecer el conjunto de datos.
3. Descubrimiento y modelización de patrones: Aplicación de algoritmos para identificar patrones. Entre las tareas más comunes se incluyen la clasificación, la agrupación(K-Means), la regresión y la minería de reglas de asociación. Esta es la fase en la que más se utilizan los algoritmos de ML.
4. Evaluación e interpretación: Evaluación de los patrones descubiertos para determinar su validez y utilidad. La visualización de los datos es una herramienta clave para hacer comprensibles los resultados.
5. Despliegue del conocimiento: Integración de los conocimientos descubiertos en sistemas operativos, como un motor de recomendación o un sistema de detección de fraudes.

Aplicaciones reales de la IA y la visión por ordenador

La minería de datos es fundamental para desarrollar sistemas inteligentes en muchos sectores.

• La IA en el comercio minorista y el análisis de la cesta de la compra: Los minoristas extraen enormes registros de transacciones para descubrir qué productos se compran juntos con frecuencia. Por ejemplo, descubrir que los clientes que compran pan también suelen comprar leche (una regla de asociación) puede servir de base para estrategias de colocación de productos, agrupación de promociones y publicidad dirigida. Este análisis del comportamiento de los clientes también alimenta los sistemas de recomendación personalizada. Más información sobre cómo la IA está consiguiendo la eficiencia en el comercio minorista.
• Análisis de imágenes médicas: En el ámbito de la IA en la sanidad, las técnicas de minería de datos se aplican a registros médicos y conjuntos de datos de imágenes a gran escala, como el conjunto de datos de tumores cerebrales. Al extraer estos datos, los investigadores pueden identificar patrones y correlaciones que relacionan determinadas características de las imágenes o datos demográficos de los pacientes con enfermedades. Esto ayuda a crear modelos de diagnóstico, como los de detección de tumores, y ayuda a organizaciones como los Institutos Nacionales de la Salud (NIH ) a hacer avanzar la ciencia médica.

Minería de datos frente a conceptos relacionados

Es importante distinguir la minería de datos de otros términos relacionados con la ciencia de datos.

• Aprendizaje automático (ML): Aunque los términos se utilizan a menudo indistintamente, son distintos. La minería de datos es un proceso más amplio de descubrimiento de conocimientos a partir de datos. El aprendizaje automático es un conjunto de técnicas y algoritmos (por ejemplo, aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado) que suelen utilizarse en el proceso de minería de datos para encontrar patrones. En esencia, el ML es una herramienta para alcanzar el objetivo de la minería de datos.
• Análisis de datos: La analítica de datos es un campo más amplio centrado en el examen de conjuntos de datos para extraer conclusiones y apoyar la toma de decisiones. La minería de datos es un subconjunto específico de la analítica de datos que hace hincapié en descubrir patrones previamente desconocidos, mientras que la analítica de datos también puede implicar la comprobación de hipótesis predefinidas y la creación de informes resumidos.
• Grandes datos: Este término se refiere a los conjuntos de datos en sí mismos, vastos, complejos y en rápido crecimiento. La minería de datos es el proceso que se aplica a los Big Data para extraer valor de ellos. Los retos que plantean los Big Data (volumen, velocidad, variedad) requieren a menudo herramientas especializadas en minería de datos, como el ecosistema Apache Hadoop.
• Aprendizaje profundo (AD): Se trata de un subcampo especializado del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con muchas capas. Los modelos DL, como los utilizados en Ultralytics YOLO, pueden realizar automáticamente la extracción de características a partir de datos brutos como imágenes, lo que constituye una potente capacidad dentro de un flujo de trabajo de minería de datos para Computer Vision (CV). Plataformas como Ultralytics HUB agilizan todo el proceso, desde la gestión de los conjuntos de datos hasta el entrenamiento de los modelos.