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Chapter 7: Feature Engineering for Deep Learning
7.4 ¿Qué podría salir mal?
En este capítulo sobre ingeniería de características para aprendizaje profundo, exploramos la integración del preprocesamiento de datos directamente en los flujos de trabajo de TensorFlow/Keras. Sin embargo, incluso con estas canalizaciones optimizadas, pueden surgir varios problemas. Aquí se presentan los errores comunes que deben evitarse:
7.4.1 Desajuste en el preprocesamiento entre entrenamiento e inferencia
- Si los pasos de preprocesamiento difieren entre el entrenamiento y la inferencia, pueden surgir discrepancias en la distribución de datos, lo que provoca un bajo rendimiento del modelo en producción.
- Solución: Utilizar capas de preprocesamiento de Keras o transformaciones de
tf.datadentro del modelo. Esto asegura consistencia, ya que se aplican las mismas transformaciones durante el entrenamiento y la inferencia.
7.4.2 Fuga de datos durante el preprocesamiento
- Usar el conjunto de datos completo para calcular estadísticas de normalización o codificación puede causar fuga de datos. Por ejemplo, si se utiliza todo el conjunto de datos para ajustar la capa
Normalizationantes del entrenamiento, la información del conjunto de prueba puede influir en el modelo. - Solución: Ajustar las capas de preprocesamiento, como
Normalization, solo con datos de entrenamiento. Al usar el método.adapt()de Keras, aplicarlo exclusivamente al conjunto de entrenamiento antes de evaluar en datos de prueba o validación.
7.4.3 Augmentación de datos excesivamente compleja
- Aunque la augmentación de datos mejora la generalización en modelos de imágenes, transformaciones excesivas pueden generar datos aumentados que no representen escenarios reales, lo que lleva a modelos con bajo rendimiento.
- Solución: Aplicar solo augmentaciones realistas (por ejemplo, rotaciones menores, volteos, ajustes de brillo) y evitar transformaciones extremas que puedan alterar demasiado los datos.
7.4.4 Escalado inconsistente de características
- Si el escalado de características (por ejemplo, normalización o estandarización) es inconsistente, algunas características pueden dominar el proceso de aprendizaje, llevando a pesos del modelo sesgados y menor rendimiento.
- Solución: Asegurarse de que todas las características se escalen a rangos similares, especialmente al combinar diferentes tipos de entrada. Usar
NormalizationoMinMaxScaleren cada conjunto de características numéricas.
7.4.5 Uso excesivo de recursos con conjuntos de datos grandes
- Cargar, transformar y aumentar grandes conjuntos de datos con características de alta dimensión (por ejemplo, imágenes) puede consumir recursos computacionales y memoria significativos, ralentizando el entrenamiento.
- Solución: Usar
tf.datapara manejar eficientemente grandes conjuntos de datos. Aplicar agrupamiento en lotes, almacenamiento en caché y prefetching para optimizar la velocidad de la canalización y reducir el uso de recursos.
7.4.6 Ignorar el orden de los datos en series temporales o datos secuenciales
- Algunas tareas, como el análisis de series temporales, requieren mantener el orden de los datos. Aplicar un barajado aleatorio o ciertas augmentaciones puede alterar la estructura temporal, impactando negativamente el rendimiento del modelo.
- Solución: Para datos secuenciales o series temporales, deshabilitar el barajado y asegurarse de que las capas de preprocesamiento mantengan el orden de los eventos. Aplicar transformaciones que respeten la naturaleza secuencial de los datos, como ventanas deslizantes o normalización por pasos de tiempo.
7.4.7 Sobreajuste con preprocesamiento estático
- Depender demasiado de pasos de ingeniería de características estáticos (por ejemplo, codificaciones fijas o augmentaciones no adaptativas) puede hacer que los modelos se sobreajusten a patrones específicos de los datos.
- Solución: Usar transformaciones adaptativas, como la capa
StringLookupde Keras, que permite actualizaciones del vocabulario basadas en nuevos datos, o augmentación de datos en tiempo real para exponer al modelo a datos variados.
Al comprender estos posibles errores y aplicar las mejores prácticas, se puede aprovechar al máximo la ingeniería de características dentro del marco de TensorFlow/Keras. Esto asegura que los modelos sean tanto robustos como eficientes, manteniendo un alto rendimiento durante el entrenamiento, la validación y la implementación.
7.4 ¿Qué podría salir mal?
En este capítulo sobre ingeniería de características para aprendizaje profundo, exploramos la integración del preprocesamiento de datos directamente en los flujos de trabajo de TensorFlow/Keras. Sin embargo, incluso con estas canalizaciones optimizadas, pueden surgir varios problemas. Aquí se presentan los errores comunes que deben evitarse:
7.4.1 Desajuste en el preprocesamiento entre entrenamiento e inferencia
- Si los pasos de preprocesamiento difieren entre el entrenamiento y la inferencia, pueden surgir discrepancias en la distribución de datos, lo que provoca un bajo rendimiento del modelo en producción.
- Solución: Utilizar capas de preprocesamiento de Keras o transformaciones de
tf.datadentro del modelo. Esto asegura consistencia, ya que se aplican las mismas transformaciones durante el entrenamiento y la inferencia.
7.4.2 Fuga de datos durante el preprocesamiento
- Usar el conjunto de datos completo para calcular estadísticas de normalización o codificación puede causar fuga de datos. Por ejemplo, si se utiliza todo el conjunto de datos para ajustar la capa
Normalizationantes del entrenamiento, la información del conjunto de prueba puede influir en el modelo. - Solución: Ajustar las capas de preprocesamiento, como
Normalization, solo con datos de entrenamiento. Al usar el método.adapt()de Keras, aplicarlo exclusivamente al conjunto de entrenamiento antes de evaluar en datos de prueba o validación.
7.4.3 Augmentación de datos excesivamente compleja
- Aunque la augmentación de datos mejora la generalización en modelos de imágenes, transformaciones excesivas pueden generar datos aumentados que no representen escenarios reales, lo que lleva a modelos con bajo rendimiento.
- Solución: Aplicar solo augmentaciones realistas (por ejemplo, rotaciones menores, volteos, ajustes de brillo) y evitar transformaciones extremas que puedan alterar demasiado los datos.
7.4.4 Escalado inconsistente de características
- Si el escalado de características (por ejemplo, normalización o estandarización) es inconsistente, algunas características pueden dominar el proceso de aprendizaje, llevando a pesos del modelo sesgados y menor rendimiento.
- Solución: Asegurarse de que todas las características se escalen a rangos similares, especialmente al combinar diferentes tipos de entrada. Usar
NormalizationoMinMaxScaleren cada conjunto de características numéricas.
7.4.5 Uso excesivo de recursos con conjuntos de datos grandes
- Cargar, transformar y aumentar grandes conjuntos de datos con características de alta dimensión (por ejemplo, imágenes) puede consumir recursos computacionales y memoria significativos, ralentizando el entrenamiento.
- Solución: Usar
tf.datapara manejar eficientemente grandes conjuntos de datos. Aplicar agrupamiento en lotes, almacenamiento en caché y prefetching para optimizar la velocidad de la canalización y reducir el uso de recursos.
7.4.6 Ignorar el orden de los datos en series temporales o datos secuenciales
- Algunas tareas, como el análisis de series temporales, requieren mantener el orden de los datos. Aplicar un barajado aleatorio o ciertas augmentaciones puede alterar la estructura temporal, impactando negativamente el rendimiento del modelo.
- Solución: Para datos secuenciales o series temporales, deshabilitar el barajado y asegurarse de que las capas de preprocesamiento mantengan el orden de los eventos. Aplicar transformaciones que respeten la naturaleza secuencial de los datos, como ventanas deslizantes o normalización por pasos de tiempo.
7.4.7 Sobreajuste con preprocesamiento estático
- Depender demasiado de pasos de ingeniería de características estáticos (por ejemplo, codificaciones fijas o augmentaciones no adaptativas) puede hacer que los modelos se sobreajusten a patrones específicos de los datos.
- Solución: Usar transformaciones adaptativas, como la capa
StringLookupde Keras, que permite actualizaciones del vocabulario basadas en nuevos datos, o augmentación de datos en tiempo real para exponer al modelo a datos variados.
Al comprender estos posibles errores y aplicar las mejores prácticas, se puede aprovechar al máximo la ingeniería de características dentro del marco de TensorFlow/Keras. Esto asegura que los modelos sean tanto robustos como eficientes, manteniendo un alto rendimiento durante el entrenamiento, la validación y la implementación.
7.4 ¿Qué podría salir mal?
En este capítulo sobre ingeniería de características para aprendizaje profundo, exploramos la integración del preprocesamiento de datos directamente en los flujos de trabajo de TensorFlow/Keras. Sin embargo, incluso con estas canalizaciones optimizadas, pueden surgir varios problemas. Aquí se presentan los errores comunes que deben evitarse:
7.4.1 Desajuste en el preprocesamiento entre entrenamiento e inferencia
- Si los pasos de preprocesamiento difieren entre el entrenamiento y la inferencia, pueden surgir discrepancias en la distribución de datos, lo que provoca un bajo rendimiento del modelo en producción.
- Solución: Utilizar capas de preprocesamiento de Keras o transformaciones de
tf.datadentro del modelo. Esto asegura consistencia, ya que se aplican las mismas transformaciones durante el entrenamiento y la inferencia.
7.4.2 Fuga de datos durante el preprocesamiento
- Usar el conjunto de datos completo para calcular estadísticas de normalización o codificación puede causar fuga de datos. Por ejemplo, si se utiliza todo el conjunto de datos para ajustar la capa
Normalizationantes del entrenamiento, la información del conjunto de prueba puede influir en el modelo. - Solución: Ajustar las capas de preprocesamiento, como
Normalization, solo con datos de entrenamiento. Al usar el método.adapt()de Keras, aplicarlo exclusivamente al conjunto de entrenamiento antes de evaluar en datos de prueba o validación.
7.4.3 Augmentación de datos excesivamente compleja
- Aunque la augmentación de datos mejora la generalización en modelos de imágenes, transformaciones excesivas pueden generar datos aumentados que no representen escenarios reales, lo que lleva a modelos con bajo rendimiento.
- Solución: Aplicar solo augmentaciones realistas (por ejemplo, rotaciones menores, volteos, ajustes de brillo) y evitar transformaciones extremas que puedan alterar demasiado los datos.
7.4.4 Escalado inconsistente de características
- Si el escalado de características (por ejemplo, normalización o estandarización) es inconsistente, algunas características pueden dominar el proceso de aprendizaje, llevando a pesos del modelo sesgados y menor rendimiento.
- Solución: Asegurarse de que todas las características se escalen a rangos similares, especialmente al combinar diferentes tipos de entrada. Usar
NormalizationoMinMaxScaleren cada conjunto de características numéricas.
7.4.5 Uso excesivo de recursos con conjuntos de datos grandes
- Cargar, transformar y aumentar grandes conjuntos de datos con características de alta dimensión (por ejemplo, imágenes) puede consumir recursos computacionales y memoria significativos, ralentizando el entrenamiento.
- Solución: Usar
tf.datapara manejar eficientemente grandes conjuntos de datos. Aplicar agrupamiento en lotes, almacenamiento en caché y prefetching para optimizar la velocidad de la canalización y reducir el uso de recursos.
7.4.6 Ignorar el orden de los datos en series temporales o datos secuenciales
- Algunas tareas, como el análisis de series temporales, requieren mantener el orden de los datos. Aplicar un barajado aleatorio o ciertas augmentaciones puede alterar la estructura temporal, impactando negativamente el rendimiento del modelo.
- Solución: Para datos secuenciales o series temporales, deshabilitar el barajado y asegurarse de que las capas de preprocesamiento mantengan el orden de los eventos. Aplicar transformaciones que respeten la naturaleza secuencial de los datos, como ventanas deslizantes o normalización por pasos de tiempo.
7.4.7 Sobreajuste con preprocesamiento estático
- Depender demasiado de pasos de ingeniería de características estáticos (por ejemplo, codificaciones fijas o augmentaciones no adaptativas) puede hacer que los modelos se sobreajusten a patrones específicos de los datos.
- Solución: Usar transformaciones adaptativas, como la capa
StringLookupde Keras, que permite actualizaciones del vocabulario basadas en nuevos datos, o augmentación de datos en tiempo real para exponer al modelo a datos variados.
Al comprender estos posibles errores y aplicar las mejores prácticas, se puede aprovechar al máximo la ingeniería de características dentro del marco de TensorFlow/Keras. Esto asegura que los modelos sean tanto robustos como eficientes, manteniendo un alto rendimiento durante el entrenamiento, la validación y la implementación.
7.4 ¿Qué podría salir mal?
En este capítulo sobre ingeniería de características para aprendizaje profundo, exploramos la integración del preprocesamiento de datos directamente en los flujos de trabajo de TensorFlow/Keras. Sin embargo, incluso con estas canalizaciones optimizadas, pueden surgir varios problemas. Aquí se presentan los errores comunes que deben evitarse:
7.4.1 Desajuste en el preprocesamiento entre entrenamiento e inferencia
- Si los pasos de preprocesamiento difieren entre el entrenamiento y la inferencia, pueden surgir discrepancias en la distribución de datos, lo que provoca un bajo rendimiento del modelo en producción.
- Solución: Utilizar capas de preprocesamiento de Keras o transformaciones de
tf.datadentro del modelo. Esto asegura consistencia, ya que se aplican las mismas transformaciones durante el entrenamiento y la inferencia.
7.4.2 Fuga de datos durante el preprocesamiento
- Usar el conjunto de datos completo para calcular estadísticas de normalización o codificación puede causar fuga de datos. Por ejemplo, si se utiliza todo el conjunto de datos para ajustar la capa
Normalizationantes del entrenamiento, la información del conjunto de prueba puede influir en el modelo. - Solución: Ajustar las capas de preprocesamiento, como
Normalization, solo con datos de entrenamiento. Al usar el método.adapt()de Keras, aplicarlo exclusivamente al conjunto de entrenamiento antes de evaluar en datos de prueba o validación.
7.4.3 Augmentación de datos excesivamente compleja
- Aunque la augmentación de datos mejora la generalización en modelos de imágenes, transformaciones excesivas pueden generar datos aumentados que no representen escenarios reales, lo que lleva a modelos con bajo rendimiento.
- Solución: Aplicar solo augmentaciones realistas (por ejemplo, rotaciones menores, volteos, ajustes de brillo) y evitar transformaciones extremas que puedan alterar demasiado los datos.
7.4.4 Escalado inconsistente de características
- Si el escalado de características (por ejemplo, normalización o estandarización) es inconsistente, algunas características pueden dominar el proceso de aprendizaje, llevando a pesos del modelo sesgados y menor rendimiento.
- Solución: Asegurarse de que todas las características se escalen a rangos similares, especialmente al combinar diferentes tipos de entrada. Usar
NormalizationoMinMaxScaleren cada conjunto de características numéricas.
7.4.5 Uso excesivo de recursos con conjuntos de datos grandes
- Cargar, transformar y aumentar grandes conjuntos de datos con características de alta dimensión (por ejemplo, imágenes) puede consumir recursos computacionales y memoria significativos, ralentizando el entrenamiento.
- Solución: Usar
tf.datapara manejar eficientemente grandes conjuntos de datos. Aplicar agrupamiento en lotes, almacenamiento en caché y prefetching para optimizar la velocidad de la canalización y reducir el uso de recursos.
7.4.6 Ignorar el orden de los datos en series temporales o datos secuenciales
- Algunas tareas, como el análisis de series temporales, requieren mantener el orden de los datos. Aplicar un barajado aleatorio o ciertas augmentaciones puede alterar la estructura temporal, impactando negativamente el rendimiento del modelo.
- Solución: Para datos secuenciales o series temporales, deshabilitar el barajado y asegurarse de que las capas de preprocesamiento mantengan el orden de los eventos. Aplicar transformaciones que respeten la naturaleza secuencial de los datos, como ventanas deslizantes o normalización por pasos de tiempo.
7.4.7 Sobreajuste con preprocesamiento estático
- Depender demasiado de pasos de ingeniería de características estáticos (por ejemplo, codificaciones fijas o augmentaciones no adaptativas) puede hacer que los modelos se sobreajusten a patrones específicos de los datos.
- Solución: Usar transformaciones adaptativas, como la capa
StringLookupde Keras, que permite actualizaciones del vocabulario basadas en nuevos datos, o augmentación de datos en tiempo real para exponer al modelo a datos variados.
Al comprender estos posibles errores y aplicar las mejores prácticas, se puede aprovechar al máximo la ingeniería de características dentro del marco de TensorFlow/Keras. Esto asegura que los modelos sean tanto robustos como eficientes, manteniendo un alto rendimiento durante el entrenamiento, la validación y la implementación.