Cuantum

8.1 Explorando Herramientas de Ingeniería Automática de Características

A medida que el aprendizaje automático ha crecido en accesibilidad y complejidad, la demanda de herramientas que simplifiquen el proceso de modelado ha aumentado. AutoML, o Automated Machine Learning, tiene como objetivo hacer que el aprendizaje automático sea más accesible y eficiente al automatizar tareas clave como la selección de modelos, la optimización de hiperparámetros y la ingeniería de características. La ingeniería automática de características, en particular, es invaluable, ya que permite descubrir nuevas características relevantes con una intervención manual mínima, acelerando el proceso de preparación de datos y, a menudo, mejorando el rendimiento del modelo.

El auge de AutoML ha revolucionado la forma en que los científicos de datos y los practicantes de aprendizaje automático abordan su trabajo. Al automatizar tareas complejas y que consumen tiempo, AutoML permite a los expertos centrarse en la resolución de problemas a nivel estratégico. Esta automatización no solo aumenta la eficiencia, sino que también democratiza el aprendizaje automático, haciéndolo más accesible para quienes tienen menos experiencia técnica.

La ingeniería automática de características, un componente crucial de AutoML, aborda uno de los aspectos más desafiantes del aprendizaje automático: crear características significativas a partir de datos en bruto. Este proceso implica generar, transformar y seleccionar automáticamente características que puedan impactar significativamente en el rendimiento del modelo. Mediante el uso de algoritmos avanzados y técnicas estadísticas, la ingeniería automática de características puede descubrir patrones y relaciones ocultos en los datos que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos.

En este capítulo, exploraremos cómo AutoML y la ingeniería automática de características pueden simplificar y mejorar la canalización del aprendizaje automático. Presentaremos herramientas clave de ingeniería automática de características y profundizaremos en ejemplos prácticos que demuestran cómo estas herramientas pueden transformar datos en bruto en características valiosas listas para el modelo. Desde transformaciones simples hasta interacciones complejas de características, la ingeniería automática de características puede mejorar significativamente la precisión del modelo al descubrir conocimientos en los datos que de otro modo podrían pasarse por alto.

Examinaremos diversas técnicas empleadas en la ingeniería automática de características, como:

Generación de características: Crear nuevas características mediante operaciones matemáticas o lógicas sobre características existentes.
Selección de características: Identificar las características más relevantes para un problema dado.
Codificación de características: Transformar variables categóricas en representaciones numéricas.
Escalado de características: Normalizar o estandarizar características numéricas.
Extracción de características basadas en el tiempo: Derivar características significativas de datos de series temporales.

Además, discutiremos los compromisos entre la ingeniería automática y manual de características, explorando escenarios donde la intuición humana y la experiencia en el dominio pueden complementar los procesos automatizados. Al final de este capítulo, los lectores tendrán una comprensión integral de cómo AutoML y la ingeniería automática de características están transformando el panorama del aprendizaje automático, permitiendo ciclos de desarrollo más rápidos y modelos más robustos.

Las herramientas de ingeniería automática de características revolucionan el proceso de crear características significativas a partir de datos en bruto, mejorando significativamente las capacidades de los modelos de aprendizaje automático. Estos algoritmos sofisticados analizan conjuntos de datos complejos para identificar patrones y relaciones que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos, reduciendo así el tiempo y el esfuerzo necesarios para la ingeniería manual de características. Al automatizar este paso crucial en la canalización de aprendizaje automático, estas herramientas no solo aumentan la eficiencia, sino que también tienen el potencial de descubrir conocimientos novedosos que pueden mejorar drásticamente el rendimiento del modelo.

En esta sección, profundizaremos en tres herramientas prominentes de ingeniería automática de características: Featuretools, H2O.ai y Google AutoML Tables. Cada una de estas plataformas ofrece un conjunto único de capacidades diseñadas para abordar diferentes aspectos del proceso de ingeniería de características:

Featuretools: Se especializa en la síntesis profunda de características, particularmente adecuada para manejar datos relacionales y de series temporales. Sobresale en crear interacciones complejas de características a través de múltiples tablas, lo que la hace invaluable para proyectos con relaciones de datos intrincadas.
H2O.ai: Proporciona una plataforma integral de AutoML que integra la ingeniería de características con la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros. Su fortaleza radica en automatizar todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde el preprocesamiento de datos hasta la implementación del modelo.
Google AutoML Tables: Parte del ecosistema de aprendizaje automático de Google Cloud, esta herramienta ofrece una integración perfecta con otros servicios de Google como BigQuery. Es particularmente adecuada para manejar datos estructurados a gran escala y proporciona una automatización de extremo a extremo del proceso de aprendizaje automático.

Al explorar estas herramientas en detalle, obtendremos conocimientos sobre cómo la ingeniería automática de características puede aprovecharse para mejorar diversos aspectos de los proyectos de aprendizaje automático, desde mejorar la precisión del modelo hasta acelerar los tiempos de desarrollo. Comprender las fortalezas únicas de cada herramienta te permitirá tomar decisiones informadas sobre cuál solución se alinea mejor con los requisitos y restricciones específicos de tu proyecto.

8.1.1 Featuretools

Featuretools es una poderosa biblioteca de Python que revoluciona el proceso de ingeniería de características mediante la síntesis profunda de características. Esta técnica avanzada va más allá de las transformaciones de datos simples al combinar y manipular inteligentemente datos de múltiples tablas para crear características significativas. La fortaleza de la biblioteca radica en su capacidad para manejar estructuras de datos complejas, destacándose especialmente en conjuntos de datos de series temporales y relacionales.

La síntesis profunda de características en Featuretools aprovecha las relaciones inherentes entre tablas para generar interacciones sofisticadas de características. Esta capacidad es particularmente valiosa al trabajar con conjuntos de datos que tienen estructuras temporales o jerárquicas intrincadas. Por ejemplo, en un conjunto de datos de ventas al por menor, Featuretools puede crear automáticamente características que capturen patrones de compra de los clientes a lo largo del tiempo o, en un contexto de fabricación, puede generar características que representen la relación entre los cronogramas de mantenimiento de las máquinas y la producción.

El enfoque de Featuretools para la ingeniería de características es especialmente poderoso porque puede descubrir patrones y relaciones latentes que podrían pasarse por alto en los procesos manuales. Al automatizar el descubrimiento de interacciones complejas, Featuretools permite a los científicos de datos explorar un espacio de características mucho más amplio, lo que puede traducirse en mejoras significativas en el rendimiento del modelo.

Además, la capacidad de Featuretools para trabajar con múltiples tablas aborda uno de los aspectos más desafiantes de la ingeniería de características: integrar información de diversas fuentes de datos. Esto es particularmente útil en escenarios donde la información relevante está distribuida en diferentes bases de datos o estructuras de datos, como en sistemas de salud donde los datos de pacientes, registros de tratamiento y resultados de laboratorio pueden estar almacenados por separado.

Características clave de Featuretools

Generación automática de características: Featuretools sobresale en generar automáticamente nuevas características a partir de datos en bruto mediante la aplicación de una amplia gama de operaciones matemáticas entre columnas y tablas. Esto incluye no solo agregaciones básicas como suma, promedio y conteo, sino también transformaciones más complejas como percentiles, desviaciones estándar e incluso operaciones definidas por el usuario. Esta capacidad permite la creación de características altamente informativas que pueden capturar patrones sutiles en los datos.
Conjuntos de entidades y relaciones: Una de las características más potentes de Featuretools es su capacidad para trabajar con estructuras de datos relacionales complejas. Al definir relaciones dentro de un conjunto de entidades, la herramienta puede generar características sofisticadas entre varias tablas. Esto es especialmente valioso en escenarios con datos jerárquicos o anidados, como historiales de transacciones de clientes o jerarquías de productos en conjuntos de datos de comercio electrónico. Featuretools puede recorrer estas relaciones para crear características que encapsulen información entre múltiples entidades relacionadas.
Cómputo eficiente: A pesar de la complejidad de sus capacidades de generación de características, Featuretools está diseñado para ser eficiente. Emplea mecanismos de almacenamiento en caché inteligente y técnicas de paralelización para optimizar el cómputo de características, incluso al trabajar con conjuntos de datos a gran escala. Esta eficiencia lo hace adecuado para entornos de producción donde el rendimiento es crucial. Además, Featuretools ofrece opciones para el cómputo incremental de características, lo que permite actualizaciones eficientes de los valores de características a medida que llegan nuevos datos sin necesidad de recalcular todo desde el principio.
Ingeniería de características personalizable: Aunque Featuretools automatiza gran parte del proceso de ingeniería de características, también proporciona flexibilidad para que los científicos de datos incorporen su conocimiento del dominio. Los usuarios pueden definir primitivas personalizadas (operaciones de ingeniería de características) adaptadas a su problema específico, lo que permite una combinación de enfoques automáticos y manuales.
Interpretabilidad y selección de características: Featuretools no solo genera características, sino que también ofrece herramientas para comprender y seleccionar las más relevantes. Proporciona rankings de importancia de características y descripciones claras de cómo se generó cada una, mejorando la interpretabilidad del conjunto de características resultante. Esta transparencia es crucial para construir modelos explicables y obtener conocimientos sobre los patrones subyacentes en los datos.

Ejemplo: Uso de Featuretools para ingeniería automática de características

Veamos un ejemplo simple para observar cómo Featuretools puede crear características automáticamente.

Instalar Featuretools:
Primero, instala la biblioteca si aún no lo has hecho:
pip install featuretools
Define un conjunto de entidades:
Un conjunto de entidades es una colección de tablas relacionadas. Cada tabla representa una entidad (por ejemplo, "clientes", "transacciones") y puede tener relaciones con otras tablas.
import pandas as pd import featuretools as ft # Define data customers_df = pd.DataFrame({ 'customer_id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'signup_date': pd.to_datetime(['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']) }) transactions_df = pd.DataFrame({ 'transaction_id': [1, 2, 3, 4, 5], 'customer_id': [1, 2, 1, 3, 2], 'amount': [100, 200, 50, 300, 120], 'transaction_date': pd.to_datetime(['2022-01-10', '2022-02-15', '2022-01-20', '2022-03-10', '2022-02-25']) }) # Create an entity set and add data es = ft.EntitySet(id="customer_data") es = es.add_dataframe(dataframe_name="customers", dataframe=customers_df, index="customer_id") es = es.add_dataframe(dataframe_name="transactions", dataframe=transactions_df, index="transaction_id", time_index="transaction_date") # Define relationship between customers and transactions es = es.add_relationship("customers", "customer_id", "transactions", "customer_id")
Generar características usando síntesis profunda de características:
Una vez que se establecen las relaciones, Featuretools puede realizar síntesis profunda de características para crear nuevas características.
# Generate features automatically feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset=es, target_dataframe_name="customers", agg_primitives=["mean", "sum", "count"]) # Display the feature matrix print(feature_matrix.head())

En este ejemplo:

Creación del conjunto de entidades: Definimos dos tablas, customers y transactions, y especificamos una relación entre ellas. Este paso es crucial ya que establece la base para la síntesis profunda de características. Al definir la relación entre los clientes y sus transacciones, permitimos que Featuretools entienda la estructura jerárquica de nuestros datos, lo que es esencial para generar características significativas a través de entidades relacionadas.
Síntesis profunda de características: Featuretools crea automáticamente nuevas características para cada cliente aplicando funciones de agregación (mean, sum, count) a las transacciones. Este proceso va más allá de simples agregaciones; explora varias combinaciones y transformaciones de los datos existentes. Por ejemplo, puede crear características como "promedio de monto de transacción en los últimos 30 días", "número total de transacciones" o "tiempo desde la última transacción". La matriz de características resultante muestra características a nivel de cliente basadas en el historial de transacciones, proporcionando una visión integral del comportamiento y los patrones del cliente.

Al automatizar la generación de características, Featuretools produce rápidamente una variedad de características potencialmente útiles, reduciendo el trabajo manual típico en la ingeniería de características. Esta automatización es especialmente valiosa cuando se trabaja con conjuntos de datos complejos donde la ingeniería de características manual sería laboriosa y propensa a pasar por alto patrones importantes. Además, la capacidad de Featuretools para generar características en entidades relacionadas permite la creación de perspectivas de alto nivel que podrían no ser evidentes al observar tablas individuales de forma aislada. Esto puede llevar al descubrimiento de características predictivas novedosas que mejoren significativamente el rendimiento del modelo en diversas tareas de aprendizaje automático.

8.1.2 H2O.ai

H2O.ai ofrece una plataforma de AutoML integral que va más allá de la simple automatización, incorporando capacidades sofisticadas de ingeniería de características. En su núcleo, el AutoML de H2O utiliza algoritmos avanzados para manejar automáticamente una amplia gama de transformaciones de datos. Estas incluyen codificación de variables categóricas, escalado de características numéricas y generación de características polinomiales para capturar relaciones no lineales.

La capacidad de la plataforma para realizar estas transformaciones de forma autónoma es particularmente valiosa en conjuntos de datos complejos donde la ingeniería de características manual sería laboriosa y potencialmente propensa a errores. Por ejemplo, H2O puede detectar automáticamente la necesidad de aplicar codificación one-hot a variables categóricas con baja cardinalidad o aplicar técnicas de escalado adecuadas a características numéricas con rangos variables.

Además, las capacidades de ingeniería de características de H2O se extienden a la creación de términos de interacción entre características, lo que puede descubrir patrones ocultos en los datos que podrían no ser evidentes al considerar características de forma aislada. Esta capacidad es especialmente útil en dominios donde las interacciones entre características desempeñan un papel crucial, como en la modelización financiera o la predicción del comportamiento del cliente.

Automatizando estos aspectos intrincados de la preparación y creación de características, H2O reduce significativamente las barreras para construir modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también permite a los científicos de datos y analistas centrarse en tareas de nivel superior, como la formulación de problemas y la interpretación de resultados. En consecuencia, la plataforma AutoML de H2O permite a las organizaciones iterar rápidamente en el proceso de desarrollo de modelos, facilitando la obtención de conocimientos y decisiones basadas en predicciones impulsadas por datos.

Características clave de H2O.ai

Transformación automática de datos: La plataforma AutoML de H2O sobresale en la automatización de transformaciones complejas de datos, reduciendo significativamente el esfuerzo manual requerido en la preparación de datos. Aplica de manera inteligente diversas técnicas de codificación, como la codificación one-hot para variables categóricas con baja cardinalidad y la codificación basada en el objetivo para características con alta cardinalidad. Para las características numéricas, H2O detecta y aplica automáticamente métodos de escalado adecuados, como la estandarización o normalización, según la distribución de los datos.
Creación de interacciones entre características: Más allá de las transformaciones básicas, el AutoML de H2O emplea algoritmos sofisticados para generar características polinomiales y términos de interacción. Esta capacidad es crucial para capturar relaciones no lineales e interacciones complejas entre variables que podrían no ser evidentes en los datos en bruto.
Ajuste integrado de modelos: El módulo AutoML de H2O ofrece una solución integral que se extiende más allá de la ingeniería de características. Incorpora técnicas avanzadas de selección de modelos y ajuste de hiperparámetros, creando un flujo de trabajo completo para construir modelos predictivos.

La sinergia entre estos componentes crea un ecosistema poderoso para científicos de datos y analistas. Este enfoque integral no solo acelera el proceso de desarrollo de modelos, sino que también conduce al descubrimiento de patrones predictivos novedosos que podrían pasarse por alto en enfoques manuales tradicionales.

Ejemplo: Uso del AutoML de H2O.ai para ingeniería de características y construcción de modelos

Así es como podemos usar el AutoML de H2O para crear un conjunto de datos enriquecido en características y construir un modelo en pocos pasos.

Instalar H2O:
Si no tienes H2O instalado, usa el siguiente comando:
pip install h2o
Configura H2O y carga los datos:
import h2o from h2o.automl import H2OAutoML h2o.init() # Load dataset data = h2o.import_file("path_to_dataset.csv") data['target'] = data['target'].asfactor() # Set target as a categorical variable if needed
path_to_dataset.csv: https://cdn.prod.website-files.com/661b9e736a74273c4f628d5f/67d1ca744116297e43e2603f_path_to_dataset.csv
Ejecuta AutoML con ingeniería de características:
# Define response and predictor variables y = "target" x = data.columns.remove(y) # Run AutoML with feature engineering enabled automl = H2OAutoML(max_models=10, seed=42) automl.train(x=x, y=y, training_frame=data) # Display leaderboard leaderboard = automl.leaderboard print(leaderboard.head())

En este ejemplo:

Ejecución de AutoML: El proceso automatizado de aprendizaje automático de H2O va más allá del preprocesamiento simple. Emplea algoritmos sofisticados para manejar diversos tipos de datos de manera inteligente. Para las variables categóricas, aplica técnicas de codificación adecuadas como codificación one-hot para características de baja cardinalidad y codificación objetivo para características de alta cardinalidad. Las características numéricas pasan por escalado y normalización automáticos para garantizar que estén en escalas comparables. Además, las capacidades de creación de características de H2O incluyen la generación de características complejas como términos polinomiales y características de interacción, que pueden capturar relaciones no lineales en los datos. Este enfoque integral para la ingeniería de características a menudo descubre patrones ocultos que podrían pasar desapercibidos en procesos manuales.
Selección de modelos y aprendizaje en conjunto: El proceso de selección de modelos de H2O es exhaustivo y eficiente. Evalúa una amplia gama de algoritmos, incluidos los métodos de máquinas de gradiente aumentado, bosques aleatorios y modelos de aprendizaje profundo. Cada modelo se entrena con diversas configuraciones de hiperparámetros y sus desempeños se rastrean meticulosamente. H2O luego emplea técnicas avanzadas de ensamblaje para combinar las fortalezas de múltiples modelos, lo que a menudo resulta en un modelo final que supera a cualquier algoritmo único. La plataforma proporciona un ranking detallado de modelos basado en métricas de desempeño específicas, ofreciendo transparencia y permitiendo a los usuarios tomar decisiones informadas sobre la selección del modelo.

H2O.ai's AutoML reduce significativamente el esfuerzo manual necesario en el flujo de trabajo de aprendizaje automático, particularmente para conjuntos de datos complejos. Su capacidad para manejar tipos de datos mixtos (categóricos, numéricos y series temporales) lo hace especialmente poderoso para aplicaciones del mundo real, donde los datos suelen ser desordenados y heterogéneos. Las capacidades de ingeniería de características automatizadas de la plataforma son especialmente valiosas en escenarios donde los métodos manuales tradicionales podrían pasar por alto interacciones o transformaciones importantes. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que a menudo lleva al descubrimiento de características predictivas novedosas que pueden mejorar significativamente el desempeño del modelo. Además, el enfoque transparente de H2O hacia la construcción y selección de modelos empodera a los científicos de datos para entender y confiar en los procesos automatizados, facilitando el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático más robustas e interpretables.

8.1.3 Google AutoML Tables

Google AutoML Tables es un componente potente del ecosistema de aprendizaje automático de Google Cloud, diseñado para simplificar y optimizar todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Esta herramienta integral aborda las complejidades de trabajar con datos estructurados, ofreciendo una solución que abarca desde la preparación inicial de datos hasta el despliegue del modelo. Al automatizar procesos críticos como la ingeniería de características, la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros, AutoML Tables reduce significativamente las barreras técnicas que suelen asociarse con los proyectos de aprendizaje automático.

Una de las principales fortalezas de AutoML Tables radica en su capacidad para manejar la ingeniería de características de manera automática. Este proceso transforma datos en bruto en características significativas que pueden mejorar el desempeño del modelo. AutoML Tables emplea algoritmos sofisticados para identificar características relevantes, crear nuevas mediante diversas transformaciones y seleccionar las más impactantes para el entrenamiento del modelo. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también suele descubrir patrones complejos que podrían pasar desapercibidos en procesos manuales.

Las capacidades de selección de modelos de la plataforma son igualmente impresionantes. AutoML Tables evalúa una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, incluidos los métodos de máquinas de gradiente aumentado, redes neuronales y métodos en conjunto. Prueba sistemáticamente diferentes arquitecturas de modelos y configuraciones para identificar el modelo con mejor desempeño para el conjunto de datos y problema específico. Este proceso se complementa con la optimización automática de hiperparámetros, donde el sistema ajusta parámetros del modelo para optimizar su desempeño, una tarea que puede ser extremadamente lenta si se realiza manualmente.

AutoML Tables es especialmente adecuado para empresas y organizaciones que trabajan con datos estructurados en Google Cloud. Su integración con otros servicios de Google Cloud, como BigQuery para almacenamiento y procesamiento de datos, crea un flujo de trabajo fluido desde la ingesta de datos hasta el despliegue del modelo. Esto lo convierte en una opción atractiva para empresas que buscan aprovechar su infraestructura de datos existente mientras implementan soluciones avanzadas de aprendizaje automático.

Características clave de Google AutoML Tables

Automatización de extremo a extremo: AutoML Tables proporciona una solución integral que abarca todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Desde el preprocesamiento inicial de datos hasta la ingeniería de características, selección de modelos y, finalmente, el despliegue, la plataforma automatiza pasos cruciales que tradicionalmente requieren un esfuerzo manual significativo. Esta automatización permite a los científicos de datos y analistas centrarse en la toma de decisiones estratégicas y la formulación de problemas en lugar de quedarse atrapados en los detalles técnicos de la implementación.
Transformaciones avanzadas de características: Las capacidades de ingeniería de características de la plataforma van más allá de las transformaciones simples de datos. AutoML Tables emplea algoritmos sofisticados para generar automáticamente características complejas que puedan capturar patrones intrincados en los datos. Esto incluye crear características polinomiales para modelar relaciones no lineales, características de interacción para capturar dependencias entre variables y características basadas en el tiempo para análisis de datos temporales. Estas transformaciones avanzadas a menudo conducen al descubrimiento de características altamente predictivas que podrían pasarse por alto en procesos manuales de ingeniería de características, mejorando potencialmente el desempeño del modelo en varias tareas de aprendizaje automático.
Integración perfecta con BigQuery: Para organizaciones que aprovechan el ecosistema de Google Cloud, AutoML Tables ofrece integración nativa con BigQuery, el almacén de datos completamente administrado y sin servidor de Google. Esta integración permite manejar eficientemente conjuntos de datos a gran escala directamente desde BigQuery, eliminando la necesidad de mover o duplicar datos. Los usuarios pueden conectar sin problemas sus conjuntos de datos de BigQuery a AutoML Tables, permitiéndoles construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en conjuntos de datos masivos sin preocuparse por las limitaciones de transferencia o almacenamiento de datos. Esta capacidad es particularmente valiosa para empresas que trabajan con big data, ya que les permite aprovechar todo el potencial de sus activos de datos para aplicaciones de aprendizaje automático mientras mantienen protocolos de gobernanza y seguridad de datos.

Las herramientas de ingeniería de características automatizadas, como Featuretools, H2O.ai y Google AutoML Tables, ofrecen soluciones robustas para generar características con una mínima intervención manual. Estas plataformas avanzadas utilizan algoritmos sofisticados para automatizar tareas complejas de preprocesamiento de datos, creación de características y procesos de selección. Al simplificar la transformación de datos, la agregación y la generación de interacciones entre características, estas herramientas permiten mejorar el rendimiento del modelo de manera eficiente.

Featuretools, por ejemplo, sobresale en la ingeniería de características automatizada a través de su algoritmo Deep Feature Synthesis, que puede crear características significativas a partir de conjuntos de datos relacionales. H2O.ai amplía las capacidades de AutoML más allá de la ingeniería de características, incluyendo la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros, proporcionando una solución integral para todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Google AutoML Tables, integrado en el ecosistema de Google Cloud, permite gestionar sin problemas conjuntos de datos a gran escala y realizar ingeniería de características automatizada que puede descubrir patrones complejos en datos estructurados.

Estas herramientas no solo ahorran tiempo, sino que también tienen el potencial de descubrir características novedosas y altamente predictivas que los expertos humanos podrían pasar por alto. Al automatizar el proceso de ingeniería de características, los científicos de datos pueden centrarse más en la formulación de problemas, la interpretación de modelos y la obtención de información procesable. Este cambio de enfoque puede conducir a soluciones más innovadoras y a un despliegue más rápido de modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real.

Además, el uso de estas herramientas puede democratizar el aprendizaje automático, haciéndolo más accesible para una gama más amplia de profesionales. Al reducir la necesidad de un conocimiento técnico profundo en la creación de características, estas herramientas permiten a los expertos en dominios aprovechar técnicas de aprendizaje automático de manera más efectiva, lo que podría generar avances en campos como la salud, las finanzas y la ciencia ambiental.

8.1 Explorando Herramientas de Ingeniería Automática de Características

A medida que el aprendizaje automático ha crecido en accesibilidad y complejidad, la demanda de herramientas que simplifiquen el proceso de modelado ha aumentado. AutoML, o Automated Machine Learning, tiene como objetivo hacer que el aprendizaje automático sea más accesible y eficiente al automatizar tareas clave como la selección de modelos, la optimización de hiperparámetros y la ingeniería de características. La ingeniería automática de características, en particular, es invaluable, ya que permite descubrir nuevas características relevantes con una intervención manual mínima, acelerando el proceso de preparación de datos y, a menudo, mejorando el rendimiento del modelo.

El auge de AutoML ha revolucionado la forma en que los científicos de datos y los practicantes de aprendizaje automático abordan su trabajo. Al automatizar tareas complejas y que consumen tiempo, AutoML permite a los expertos centrarse en la resolución de problemas a nivel estratégico. Esta automatización no solo aumenta la eficiencia, sino que también democratiza el aprendizaje automático, haciéndolo más accesible para quienes tienen menos experiencia técnica.

La ingeniería automática de características, un componente crucial de AutoML, aborda uno de los aspectos más desafiantes del aprendizaje automático: crear características significativas a partir de datos en bruto. Este proceso implica generar, transformar y seleccionar automáticamente características que puedan impactar significativamente en el rendimiento del modelo. Mediante el uso de algoritmos avanzados y técnicas estadísticas, la ingeniería automática de características puede descubrir patrones y relaciones ocultos en los datos que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos.

En este capítulo, exploraremos cómo AutoML y la ingeniería automática de características pueden simplificar y mejorar la canalización del aprendizaje automático. Presentaremos herramientas clave de ingeniería automática de características y profundizaremos en ejemplos prácticos que demuestran cómo estas herramientas pueden transformar datos en bruto en características valiosas listas para el modelo. Desde transformaciones simples hasta interacciones complejas de características, la ingeniería automática de características puede mejorar significativamente la precisión del modelo al descubrir conocimientos en los datos que de otro modo podrían pasarse por alto.

Examinaremos diversas técnicas empleadas en la ingeniería automática de características, como:

Generación de características: Crear nuevas características mediante operaciones matemáticas o lógicas sobre características existentes.
Selección de características: Identificar las características más relevantes para un problema dado.
Codificación de características: Transformar variables categóricas en representaciones numéricas.
Escalado de características: Normalizar o estandarizar características numéricas.
Extracción de características basadas en el tiempo: Derivar características significativas de datos de series temporales.

Además, discutiremos los compromisos entre la ingeniería automática y manual de características, explorando escenarios donde la intuición humana y la experiencia en el dominio pueden complementar los procesos automatizados. Al final de este capítulo, los lectores tendrán una comprensión integral de cómo AutoML y la ingeniería automática de características están transformando el panorama del aprendizaje automático, permitiendo ciclos de desarrollo más rápidos y modelos más robustos.

Las herramientas de ingeniería automática de características revolucionan el proceso de crear características significativas a partir de datos en bruto, mejorando significativamente las capacidades de los modelos de aprendizaje automático. Estos algoritmos sofisticados analizan conjuntos de datos complejos para identificar patrones y relaciones que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos, reduciendo así el tiempo y el esfuerzo necesarios para la ingeniería manual de características. Al automatizar este paso crucial en la canalización de aprendizaje automático, estas herramientas no solo aumentan la eficiencia, sino que también tienen el potencial de descubrir conocimientos novedosos que pueden mejorar drásticamente el rendimiento del modelo.

En esta sección, profundizaremos en tres herramientas prominentes de ingeniería automática de características: Featuretools, H2O.ai y Google AutoML Tables. Cada una de estas plataformas ofrece un conjunto único de capacidades diseñadas para abordar diferentes aspectos del proceso de ingeniería de características:

Featuretools: Se especializa en la síntesis profunda de características, particularmente adecuada para manejar datos relacionales y de series temporales. Sobresale en crear interacciones complejas de características a través de múltiples tablas, lo que la hace invaluable para proyectos con relaciones de datos intrincadas.
H2O.ai: Proporciona una plataforma integral de AutoML que integra la ingeniería de características con la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros. Su fortaleza radica en automatizar todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde el preprocesamiento de datos hasta la implementación del modelo.
Google AutoML Tables: Parte del ecosistema de aprendizaje automático de Google Cloud, esta herramienta ofrece una integración perfecta con otros servicios de Google como BigQuery. Es particularmente adecuada para manejar datos estructurados a gran escala y proporciona una automatización de extremo a extremo del proceso de aprendizaje automático.

Al explorar estas herramientas en detalle, obtendremos conocimientos sobre cómo la ingeniería automática de características puede aprovecharse para mejorar diversos aspectos de los proyectos de aprendizaje automático, desde mejorar la precisión del modelo hasta acelerar los tiempos de desarrollo. Comprender las fortalezas únicas de cada herramienta te permitirá tomar decisiones informadas sobre cuál solución se alinea mejor con los requisitos y restricciones específicos de tu proyecto.

8.1.1 Featuretools

Featuretools es una poderosa biblioteca de Python que revoluciona el proceso de ingeniería de características mediante la síntesis profunda de características. Esta técnica avanzada va más allá de las transformaciones de datos simples al combinar y manipular inteligentemente datos de múltiples tablas para crear características significativas. La fortaleza de la biblioteca radica en su capacidad para manejar estructuras de datos complejas, destacándose especialmente en conjuntos de datos de series temporales y relacionales.

La síntesis profunda de características en Featuretools aprovecha las relaciones inherentes entre tablas para generar interacciones sofisticadas de características. Esta capacidad es particularmente valiosa al trabajar con conjuntos de datos que tienen estructuras temporales o jerárquicas intrincadas. Por ejemplo, en un conjunto de datos de ventas al por menor, Featuretools puede crear automáticamente características que capturen patrones de compra de los clientes a lo largo del tiempo o, en un contexto de fabricación, puede generar características que representen la relación entre los cronogramas de mantenimiento de las máquinas y la producción.

El enfoque de Featuretools para la ingeniería de características es especialmente poderoso porque puede descubrir patrones y relaciones latentes que podrían pasarse por alto en los procesos manuales. Al automatizar el descubrimiento de interacciones complejas, Featuretools permite a los científicos de datos explorar un espacio de características mucho más amplio, lo que puede traducirse en mejoras significativas en el rendimiento del modelo.

Además, la capacidad de Featuretools para trabajar con múltiples tablas aborda uno de los aspectos más desafiantes de la ingeniería de características: integrar información de diversas fuentes de datos. Esto es particularmente útil en escenarios donde la información relevante está distribuida en diferentes bases de datos o estructuras de datos, como en sistemas de salud donde los datos de pacientes, registros de tratamiento y resultados de laboratorio pueden estar almacenados por separado.

Características clave de Featuretools

Generación automática de características: Featuretools sobresale en generar automáticamente nuevas características a partir de datos en bruto mediante la aplicación de una amplia gama de operaciones matemáticas entre columnas y tablas. Esto incluye no solo agregaciones básicas como suma, promedio y conteo, sino también transformaciones más complejas como percentiles, desviaciones estándar e incluso operaciones definidas por el usuario. Esta capacidad permite la creación de características altamente informativas que pueden capturar patrones sutiles en los datos.
Conjuntos de entidades y relaciones: Una de las características más potentes de Featuretools es su capacidad para trabajar con estructuras de datos relacionales complejas. Al definir relaciones dentro de un conjunto de entidades, la herramienta puede generar características sofisticadas entre varias tablas. Esto es especialmente valioso en escenarios con datos jerárquicos o anidados, como historiales de transacciones de clientes o jerarquías de productos en conjuntos de datos de comercio electrónico. Featuretools puede recorrer estas relaciones para crear características que encapsulen información entre múltiples entidades relacionadas.
Cómputo eficiente: A pesar de la complejidad de sus capacidades de generación de características, Featuretools está diseñado para ser eficiente. Emplea mecanismos de almacenamiento en caché inteligente y técnicas de paralelización para optimizar el cómputo de características, incluso al trabajar con conjuntos de datos a gran escala. Esta eficiencia lo hace adecuado para entornos de producción donde el rendimiento es crucial. Además, Featuretools ofrece opciones para el cómputo incremental de características, lo que permite actualizaciones eficientes de los valores de características a medida que llegan nuevos datos sin necesidad de recalcular todo desde el principio.
Ingeniería de características personalizable: Aunque Featuretools automatiza gran parte del proceso de ingeniería de características, también proporciona flexibilidad para que los científicos de datos incorporen su conocimiento del dominio. Los usuarios pueden definir primitivas personalizadas (operaciones de ingeniería de características) adaptadas a su problema específico, lo que permite una combinación de enfoques automáticos y manuales.
Interpretabilidad y selección de características: Featuretools no solo genera características, sino que también ofrece herramientas para comprender y seleccionar las más relevantes. Proporciona rankings de importancia de características y descripciones claras de cómo se generó cada una, mejorando la interpretabilidad del conjunto de características resultante. Esta transparencia es crucial para construir modelos explicables y obtener conocimientos sobre los patrones subyacentes en los datos.

Ejemplo: Uso de Featuretools para ingeniería automática de características

Veamos un ejemplo simple para observar cómo Featuretools puede crear características automáticamente.

Instalar Featuretools:
Primero, instala la biblioteca si aún no lo has hecho:
pip install featuretools
Define un conjunto de entidades:
Un conjunto de entidades es una colección de tablas relacionadas. Cada tabla representa una entidad (por ejemplo, "clientes", "transacciones") y puede tener relaciones con otras tablas.
import pandas as pd import featuretools as ft # Define data customers_df = pd.DataFrame({ 'customer_id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'signup_date': pd.to_datetime(['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']) }) transactions_df = pd.DataFrame({ 'transaction_id': [1, 2, 3, 4, 5], 'customer_id': [1, 2, 1, 3, 2], 'amount': [100, 200, 50, 300, 120], 'transaction_date': pd.to_datetime(['2022-01-10', '2022-02-15', '2022-01-20', '2022-03-10', '2022-02-25']) }) # Create an entity set and add data es = ft.EntitySet(id="customer_data") es = es.add_dataframe(dataframe_name="customers", dataframe=customers_df, index="customer_id") es = es.add_dataframe(dataframe_name="transactions", dataframe=transactions_df, index="transaction_id", time_index="transaction_date") # Define relationship between customers and transactions es = es.add_relationship("customers", "customer_id", "transactions", "customer_id")
Generar características usando síntesis profunda de características:
Una vez que se establecen las relaciones, Featuretools puede realizar síntesis profunda de características para crear nuevas características.
# Generate features automatically feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset=es, target_dataframe_name="customers", agg_primitives=["mean", "sum", "count"]) # Display the feature matrix print(feature_matrix.head())

En este ejemplo:

Creación del conjunto de entidades: Definimos dos tablas, customers y transactions, y especificamos una relación entre ellas. Este paso es crucial ya que establece la base para la síntesis profunda de características. Al definir la relación entre los clientes y sus transacciones, permitimos que Featuretools entienda la estructura jerárquica de nuestros datos, lo que es esencial para generar características significativas a través de entidades relacionadas.
Síntesis profunda de características: Featuretools crea automáticamente nuevas características para cada cliente aplicando funciones de agregación (mean, sum, count) a las transacciones. Este proceso va más allá de simples agregaciones; explora varias combinaciones y transformaciones de los datos existentes. Por ejemplo, puede crear características como "promedio de monto de transacción en los últimos 30 días", "número total de transacciones" o "tiempo desde la última transacción". La matriz de características resultante muestra características a nivel de cliente basadas en el historial de transacciones, proporcionando una visión integral del comportamiento y los patrones del cliente.

Al automatizar la generación de características, Featuretools produce rápidamente una variedad de características potencialmente útiles, reduciendo el trabajo manual típico en la ingeniería de características. Esta automatización es especialmente valiosa cuando se trabaja con conjuntos de datos complejos donde la ingeniería de características manual sería laboriosa y propensa a pasar por alto patrones importantes. Además, la capacidad de Featuretools para generar características en entidades relacionadas permite la creación de perspectivas de alto nivel que podrían no ser evidentes al observar tablas individuales de forma aislada. Esto puede llevar al descubrimiento de características predictivas novedosas que mejoren significativamente el rendimiento del modelo en diversas tareas de aprendizaje automático.

8.1.2 H2O.ai

H2O.ai ofrece una plataforma de AutoML integral que va más allá de la simple automatización, incorporando capacidades sofisticadas de ingeniería de características. En su núcleo, el AutoML de H2O utiliza algoritmos avanzados para manejar automáticamente una amplia gama de transformaciones de datos. Estas incluyen codificación de variables categóricas, escalado de características numéricas y generación de características polinomiales para capturar relaciones no lineales.

La capacidad de la plataforma para realizar estas transformaciones de forma autónoma es particularmente valiosa en conjuntos de datos complejos donde la ingeniería de características manual sería laboriosa y potencialmente propensa a errores. Por ejemplo, H2O puede detectar automáticamente la necesidad de aplicar codificación one-hot a variables categóricas con baja cardinalidad o aplicar técnicas de escalado adecuadas a características numéricas con rangos variables.

Además, las capacidades de ingeniería de características de H2O se extienden a la creación de términos de interacción entre características, lo que puede descubrir patrones ocultos en los datos que podrían no ser evidentes al considerar características de forma aislada. Esta capacidad es especialmente útil en dominios donde las interacciones entre características desempeñan un papel crucial, como en la modelización financiera o la predicción del comportamiento del cliente.

Automatizando estos aspectos intrincados de la preparación y creación de características, H2O reduce significativamente las barreras para construir modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también permite a los científicos de datos y analistas centrarse en tareas de nivel superior, como la formulación de problemas y la interpretación de resultados. En consecuencia, la plataforma AutoML de H2O permite a las organizaciones iterar rápidamente en el proceso de desarrollo de modelos, facilitando la obtención de conocimientos y decisiones basadas en predicciones impulsadas por datos.

Características clave de H2O.ai

Transformación automática de datos: La plataforma AutoML de H2O sobresale en la automatización de transformaciones complejas de datos, reduciendo significativamente el esfuerzo manual requerido en la preparación de datos. Aplica de manera inteligente diversas técnicas de codificación, como la codificación one-hot para variables categóricas con baja cardinalidad y la codificación basada en el objetivo para características con alta cardinalidad. Para las características numéricas, H2O detecta y aplica automáticamente métodos de escalado adecuados, como la estandarización o normalización, según la distribución de los datos.
Creación de interacciones entre características: Más allá de las transformaciones básicas, el AutoML de H2O emplea algoritmos sofisticados para generar características polinomiales y términos de interacción. Esta capacidad es crucial para capturar relaciones no lineales e interacciones complejas entre variables que podrían no ser evidentes en los datos en bruto.
Ajuste integrado de modelos: El módulo AutoML de H2O ofrece una solución integral que se extiende más allá de la ingeniería de características. Incorpora técnicas avanzadas de selección de modelos y ajuste de hiperparámetros, creando un flujo de trabajo completo para construir modelos predictivos.

La sinergia entre estos componentes crea un ecosistema poderoso para científicos de datos y analistas. Este enfoque integral no solo acelera el proceso de desarrollo de modelos, sino que también conduce al descubrimiento de patrones predictivos novedosos que podrían pasarse por alto en enfoques manuales tradicionales.

Ejemplo: Uso del AutoML de H2O.ai para ingeniería de características y construcción de modelos

Así es como podemos usar el AutoML de H2O para crear un conjunto de datos enriquecido en características y construir un modelo en pocos pasos.

Instalar H2O:
Si no tienes H2O instalado, usa el siguiente comando:
pip install h2o
Configura H2O y carga los datos:
import h2o from h2o.automl import H2OAutoML h2o.init() # Load dataset data = h2o.import_file("path_to_dataset.csv") data['target'] = data['target'].asfactor() # Set target as a categorical variable if needed
path_to_dataset.csv: https://cdn.prod.website-files.com/661b9e736a74273c4f628d5f/67d1ca744116297e43e2603f_path_to_dataset.csv
Ejecuta AutoML con ingeniería de características:
# Define response and predictor variables y = "target" x = data.columns.remove(y) # Run AutoML with feature engineering enabled automl = H2OAutoML(max_models=10, seed=42) automl.train(x=x, y=y, training_frame=data) # Display leaderboard leaderboard = automl.leaderboard print(leaderboard.head())

En este ejemplo:

Ejecución de AutoML: El proceso automatizado de aprendizaje automático de H2O va más allá del preprocesamiento simple. Emplea algoritmos sofisticados para manejar diversos tipos de datos de manera inteligente. Para las variables categóricas, aplica técnicas de codificación adecuadas como codificación one-hot para características de baja cardinalidad y codificación objetivo para características de alta cardinalidad. Las características numéricas pasan por escalado y normalización automáticos para garantizar que estén en escalas comparables. Además, las capacidades de creación de características de H2O incluyen la generación de características complejas como términos polinomiales y características de interacción, que pueden capturar relaciones no lineales en los datos. Este enfoque integral para la ingeniería de características a menudo descubre patrones ocultos que podrían pasar desapercibidos en procesos manuales.
Selección de modelos y aprendizaje en conjunto: El proceso de selección de modelos de H2O es exhaustivo y eficiente. Evalúa una amplia gama de algoritmos, incluidos los métodos de máquinas de gradiente aumentado, bosques aleatorios y modelos de aprendizaje profundo. Cada modelo se entrena con diversas configuraciones de hiperparámetros y sus desempeños se rastrean meticulosamente. H2O luego emplea técnicas avanzadas de ensamblaje para combinar las fortalezas de múltiples modelos, lo que a menudo resulta en un modelo final que supera a cualquier algoritmo único. La plataforma proporciona un ranking detallado de modelos basado en métricas de desempeño específicas, ofreciendo transparencia y permitiendo a los usuarios tomar decisiones informadas sobre la selección del modelo.

H2O.ai's AutoML reduce significativamente el esfuerzo manual necesario en el flujo de trabajo de aprendizaje automático, particularmente para conjuntos de datos complejos. Su capacidad para manejar tipos de datos mixtos (categóricos, numéricos y series temporales) lo hace especialmente poderoso para aplicaciones del mundo real, donde los datos suelen ser desordenados y heterogéneos. Las capacidades de ingeniería de características automatizadas de la plataforma son especialmente valiosas en escenarios donde los métodos manuales tradicionales podrían pasar por alto interacciones o transformaciones importantes. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que a menudo lleva al descubrimiento de características predictivas novedosas que pueden mejorar significativamente el desempeño del modelo. Además, el enfoque transparente de H2O hacia la construcción y selección de modelos empodera a los científicos de datos para entender y confiar en los procesos automatizados, facilitando el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático más robustas e interpretables.

8.1.3 Google AutoML Tables

Google AutoML Tables es un componente potente del ecosistema de aprendizaje automático de Google Cloud, diseñado para simplificar y optimizar todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Esta herramienta integral aborda las complejidades de trabajar con datos estructurados, ofreciendo una solución que abarca desde la preparación inicial de datos hasta el despliegue del modelo. Al automatizar procesos críticos como la ingeniería de características, la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros, AutoML Tables reduce significativamente las barreras técnicas que suelen asociarse con los proyectos de aprendizaje automático.

Una de las principales fortalezas de AutoML Tables radica en su capacidad para manejar la ingeniería de características de manera automática. Este proceso transforma datos en bruto en características significativas que pueden mejorar el desempeño del modelo. AutoML Tables emplea algoritmos sofisticados para identificar características relevantes, crear nuevas mediante diversas transformaciones y seleccionar las más impactantes para el entrenamiento del modelo. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también suele descubrir patrones complejos que podrían pasar desapercibidos en procesos manuales.

Las capacidades de selección de modelos de la plataforma son igualmente impresionantes. AutoML Tables evalúa una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, incluidos los métodos de máquinas de gradiente aumentado, redes neuronales y métodos en conjunto. Prueba sistemáticamente diferentes arquitecturas de modelos y configuraciones para identificar el modelo con mejor desempeño para el conjunto de datos y problema específico. Este proceso se complementa con la optimización automática de hiperparámetros, donde el sistema ajusta parámetros del modelo para optimizar su desempeño, una tarea que puede ser extremadamente lenta si se realiza manualmente.

AutoML Tables es especialmente adecuado para empresas y organizaciones que trabajan con datos estructurados en Google Cloud. Su integración con otros servicios de Google Cloud, como BigQuery para almacenamiento y procesamiento de datos, crea un flujo de trabajo fluido desde la ingesta de datos hasta el despliegue del modelo. Esto lo convierte en una opción atractiva para empresas que buscan aprovechar su infraestructura de datos existente mientras implementan soluciones avanzadas de aprendizaje automático.

Características clave de Google AutoML Tables

Automatización de extremo a extremo: AutoML Tables proporciona una solución integral que abarca todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Desde el preprocesamiento inicial de datos hasta la ingeniería de características, selección de modelos y, finalmente, el despliegue, la plataforma automatiza pasos cruciales que tradicionalmente requieren un esfuerzo manual significativo. Esta automatización permite a los científicos de datos y analistas centrarse en la toma de decisiones estratégicas y la formulación de problemas en lugar de quedarse atrapados en los detalles técnicos de la implementación.
Transformaciones avanzadas de características: Las capacidades de ingeniería de características de la plataforma van más allá de las transformaciones simples de datos. AutoML Tables emplea algoritmos sofisticados para generar automáticamente características complejas que puedan capturar patrones intrincados en los datos. Esto incluye crear características polinomiales para modelar relaciones no lineales, características de interacción para capturar dependencias entre variables y características basadas en el tiempo para análisis de datos temporales. Estas transformaciones avanzadas a menudo conducen al descubrimiento de características altamente predictivas que podrían pasarse por alto en procesos manuales de ingeniería de características, mejorando potencialmente el desempeño del modelo en varias tareas de aprendizaje automático.
Integración perfecta con BigQuery: Para organizaciones que aprovechan el ecosistema de Google Cloud, AutoML Tables ofrece integración nativa con BigQuery, el almacén de datos completamente administrado y sin servidor de Google. Esta integración permite manejar eficientemente conjuntos de datos a gran escala directamente desde BigQuery, eliminando la necesidad de mover o duplicar datos. Los usuarios pueden conectar sin problemas sus conjuntos de datos de BigQuery a AutoML Tables, permitiéndoles construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en conjuntos de datos masivos sin preocuparse por las limitaciones de transferencia o almacenamiento de datos. Esta capacidad es particularmente valiosa para empresas que trabajan con big data, ya que les permite aprovechar todo el potencial de sus activos de datos para aplicaciones de aprendizaje automático mientras mantienen protocolos de gobernanza y seguridad de datos.

Las herramientas de ingeniería de características automatizadas, como Featuretools, H2O.ai y Google AutoML Tables, ofrecen soluciones robustas para generar características con una mínima intervención manual. Estas plataformas avanzadas utilizan algoritmos sofisticados para automatizar tareas complejas de preprocesamiento de datos, creación de características y procesos de selección. Al simplificar la transformación de datos, la agregación y la generación de interacciones entre características, estas herramientas permiten mejorar el rendimiento del modelo de manera eficiente.

Featuretools, por ejemplo, sobresale en la ingeniería de características automatizada a través de su algoritmo Deep Feature Synthesis, que puede crear características significativas a partir de conjuntos de datos relacionales. H2O.ai amplía las capacidades de AutoML más allá de la ingeniería de características, incluyendo la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros, proporcionando una solución integral para todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Google AutoML Tables, integrado en el ecosistema de Google Cloud, permite gestionar sin problemas conjuntos de datos a gran escala y realizar ingeniería de características automatizada que puede descubrir patrones complejos en datos estructurados.

Estas herramientas no solo ahorran tiempo, sino que también tienen el potencial de descubrir características novedosas y altamente predictivas que los expertos humanos podrían pasar por alto. Al automatizar el proceso de ingeniería de características, los científicos de datos pueden centrarse más en la formulación de problemas, la interpretación de modelos y la obtención de información procesable. Este cambio de enfoque puede conducir a soluciones más innovadoras y a un despliegue más rápido de modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real.

Además, el uso de estas herramientas puede democratizar el aprendizaje automático, haciéndolo más accesible para una gama más amplia de profesionales. Al reducir la necesidad de un conocimiento técnico profundo en la creación de características, estas herramientas permiten a los expertos en dominios aprovechar técnicas de aprendizaje automático de manera más efectiva, lo que podría generar avances en campos como la salud, las finanzas y la ciencia ambiental.

8.1 Explorando Herramientas de Ingeniería Automática de Características

A medida que el aprendizaje automático ha crecido en accesibilidad y complejidad, la demanda de herramientas que simplifiquen el proceso de modelado ha aumentado. AutoML, o Automated Machine Learning, tiene como objetivo hacer que el aprendizaje automático sea más accesible y eficiente al automatizar tareas clave como la selección de modelos, la optimización de hiperparámetros y la ingeniería de características. La ingeniería automática de características, en particular, es invaluable, ya que permite descubrir nuevas características relevantes con una intervención manual mínima, acelerando el proceso de preparación de datos y, a menudo, mejorando el rendimiento del modelo.

El auge de AutoML ha revolucionado la forma en que los científicos de datos y los practicantes de aprendizaje automático abordan su trabajo. Al automatizar tareas complejas y que consumen tiempo, AutoML permite a los expertos centrarse en la resolución de problemas a nivel estratégico. Esta automatización no solo aumenta la eficiencia, sino que también democratiza el aprendizaje automático, haciéndolo más accesible para quienes tienen menos experiencia técnica.

La ingeniería automática de características, un componente crucial de AutoML, aborda uno de los aspectos más desafiantes del aprendizaje automático: crear características significativas a partir de datos en bruto. Este proceso implica generar, transformar y seleccionar automáticamente características que puedan impactar significativamente en el rendimiento del modelo. Mediante el uso de algoritmos avanzados y técnicas estadísticas, la ingeniería automática de características puede descubrir patrones y relaciones ocultos en los datos que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos.

En este capítulo, exploraremos cómo AutoML y la ingeniería automática de características pueden simplificar y mejorar la canalización del aprendizaje automático. Presentaremos herramientas clave de ingeniería automática de características y profundizaremos en ejemplos prácticos que demuestran cómo estas herramientas pueden transformar datos en bruto en características valiosas listas para el modelo. Desde transformaciones simples hasta interacciones complejas de características, la ingeniería automática de características puede mejorar significativamente la precisión del modelo al descubrir conocimientos en los datos que de otro modo podrían pasarse por alto.

Examinaremos diversas técnicas empleadas en la ingeniería automática de características, como:

Generación de características: Crear nuevas características mediante operaciones matemáticas o lógicas sobre características existentes.
Selección de características: Identificar las características más relevantes para un problema dado.
Codificación de características: Transformar variables categóricas en representaciones numéricas.
Escalado de características: Normalizar o estandarizar características numéricas.
Extracción de características basadas en el tiempo: Derivar características significativas de datos de series temporales.

Además, discutiremos los compromisos entre la ingeniería automática y manual de características, explorando escenarios donde la intuición humana y la experiencia en el dominio pueden complementar los procesos automatizados. Al final de este capítulo, los lectores tendrán una comprensión integral de cómo AutoML y la ingeniería automática de características están transformando el panorama del aprendizaje automático, permitiendo ciclos de desarrollo más rápidos y modelos más robustos.

Las herramientas de ingeniería automática de características revolucionan el proceso de crear características significativas a partir de datos en bruto, mejorando significativamente las capacidades de los modelos de aprendizaje automático. Estos algoritmos sofisticados analizan conjuntos de datos complejos para identificar patrones y relaciones que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos, reduciendo así el tiempo y el esfuerzo necesarios para la ingeniería manual de características. Al automatizar este paso crucial en la canalización de aprendizaje automático, estas herramientas no solo aumentan la eficiencia, sino que también tienen el potencial de descubrir conocimientos novedosos que pueden mejorar drásticamente el rendimiento del modelo.

En esta sección, profundizaremos en tres herramientas prominentes de ingeniería automática de características: Featuretools, H2O.ai y Google AutoML Tables. Cada una de estas plataformas ofrece un conjunto único de capacidades diseñadas para abordar diferentes aspectos del proceso de ingeniería de características:

Featuretools: Se especializa en la síntesis profunda de características, particularmente adecuada para manejar datos relacionales y de series temporales. Sobresale en crear interacciones complejas de características a través de múltiples tablas, lo que la hace invaluable para proyectos con relaciones de datos intrincadas.
H2O.ai: Proporciona una plataforma integral de AutoML que integra la ingeniería de características con la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros. Su fortaleza radica en automatizar todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde el preprocesamiento de datos hasta la implementación del modelo.
Google AutoML Tables: Parte del ecosistema de aprendizaje automático de Google Cloud, esta herramienta ofrece una integración perfecta con otros servicios de Google como BigQuery. Es particularmente adecuada para manejar datos estructurados a gran escala y proporciona una automatización de extremo a extremo del proceso de aprendizaje automático.

Al explorar estas herramientas en detalle, obtendremos conocimientos sobre cómo la ingeniería automática de características puede aprovecharse para mejorar diversos aspectos de los proyectos de aprendizaje automático, desde mejorar la precisión del modelo hasta acelerar los tiempos de desarrollo. Comprender las fortalezas únicas de cada herramienta te permitirá tomar decisiones informadas sobre cuál solución se alinea mejor con los requisitos y restricciones específicos de tu proyecto.

8.1.1 Featuretools

Featuretools es una poderosa biblioteca de Python que revoluciona el proceso de ingeniería de características mediante la síntesis profunda de características. Esta técnica avanzada va más allá de las transformaciones de datos simples al combinar y manipular inteligentemente datos de múltiples tablas para crear características significativas. La fortaleza de la biblioteca radica en su capacidad para manejar estructuras de datos complejas, destacándose especialmente en conjuntos de datos de series temporales y relacionales.

La síntesis profunda de características en Featuretools aprovecha las relaciones inherentes entre tablas para generar interacciones sofisticadas de características. Esta capacidad es particularmente valiosa al trabajar con conjuntos de datos que tienen estructuras temporales o jerárquicas intrincadas. Por ejemplo, en un conjunto de datos de ventas al por menor, Featuretools puede crear automáticamente características que capturen patrones de compra de los clientes a lo largo del tiempo o, en un contexto de fabricación, puede generar características que representen la relación entre los cronogramas de mantenimiento de las máquinas y la producción.

El enfoque de Featuretools para la ingeniería de características es especialmente poderoso porque puede descubrir patrones y relaciones latentes que podrían pasarse por alto en los procesos manuales. Al automatizar el descubrimiento de interacciones complejas, Featuretools permite a los científicos de datos explorar un espacio de características mucho más amplio, lo que puede traducirse en mejoras significativas en el rendimiento del modelo.

Además, la capacidad de Featuretools para trabajar con múltiples tablas aborda uno de los aspectos más desafiantes de la ingeniería de características: integrar información de diversas fuentes de datos. Esto es particularmente útil en escenarios donde la información relevante está distribuida en diferentes bases de datos o estructuras de datos, como en sistemas de salud donde los datos de pacientes, registros de tratamiento y resultados de laboratorio pueden estar almacenados por separado.

Características clave de Featuretools

Generación automática de características: Featuretools sobresale en generar automáticamente nuevas características a partir de datos en bruto mediante la aplicación de una amplia gama de operaciones matemáticas entre columnas y tablas. Esto incluye no solo agregaciones básicas como suma, promedio y conteo, sino también transformaciones más complejas como percentiles, desviaciones estándar e incluso operaciones definidas por el usuario. Esta capacidad permite la creación de características altamente informativas que pueden capturar patrones sutiles en los datos.
Conjuntos de entidades y relaciones: Una de las características más potentes de Featuretools es su capacidad para trabajar con estructuras de datos relacionales complejas. Al definir relaciones dentro de un conjunto de entidades, la herramienta puede generar características sofisticadas entre varias tablas. Esto es especialmente valioso en escenarios con datos jerárquicos o anidados, como historiales de transacciones de clientes o jerarquías de productos en conjuntos de datos de comercio electrónico. Featuretools puede recorrer estas relaciones para crear características que encapsulen información entre múltiples entidades relacionadas.
Cómputo eficiente: A pesar de la complejidad de sus capacidades de generación de características, Featuretools está diseñado para ser eficiente. Emplea mecanismos de almacenamiento en caché inteligente y técnicas de paralelización para optimizar el cómputo de características, incluso al trabajar con conjuntos de datos a gran escala. Esta eficiencia lo hace adecuado para entornos de producción donde el rendimiento es crucial. Además, Featuretools ofrece opciones para el cómputo incremental de características, lo que permite actualizaciones eficientes de los valores de características a medida que llegan nuevos datos sin necesidad de recalcular todo desde el principio.
Ingeniería de características personalizable: Aunque Featuretools automatiza gran parte del proceso de ingeniería de características, también proporciona flexibilidad para que los científicos de datos incorporen su conocimiento del dominio. Los usuarios pueden definir primitivas personalizadas (operaciones de ingeniería de características) adaptadas a su problema específico, lo que permite una combinación de enfoques automáticos y manuales.
Interpretabilidad y selección de características: Featuretools no solo genera características, sino que también ofrece herramientas para comprender y seleccionar las más relevantes. Proporciona rankings de importancia de características y descripciones claras de cómo se generó cada una, mejorando la interpretabilidad del conjunto de características resultante. Esta transparencia es crucial para construir modelos explicables y obtener conocimientos sobre los patrones subyacentes en los datos.

Ejemplo: Uso de Featuretools para ingeniería automática de características

Veamos un ejemplo simple para observar cómo Featuretools puede crear características automáticamente.

Instalar Featuretools:
Primero, instala la biblioteca si aún no lo has hecho:
pip install featuretools
Define un conjunto de entidades:
Un conjunto de entidades es una colección de tablas relacionadas. Cada tabla representa una entidad (por ejemplo, "clientes", "transacciones") y puede tener relaciones con otras tablas.
import pandas as pd import featuretools as ft # Define data customers_df = pd.DataFrame({ 'customer_id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'signup_date': pd.to_datetime(['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']) }) transactions_df = pd.DataFrame({ 'transaction_id': [1, 2, 3, 4, 5], 'customer_id': [1, 2, 1, 3, 2], 'amount': [100, 200, 50, 300, 120], 'transaction_date': pd.to_datetime(['2022-01-10', '2022-02-15', '2022-01-20', '2022-03-10', '2022-02-25']) }) # Create an entity set and add data es = ft.EntitySet(id="customer_data") es = es.add_dataframe(dataframe_name="customers", dataframe=customers_df, index="customer_id") es = es.add_dataframe(dataframe_name="transactions", dataframe=transactions_df, index="transaction_id", time_index="transaction_date") # Define relationship between customers and transactions es = es.add_relationship("customers", "customer_id", "transactions", "customer_id")
Generar características usando síntesis profunda de características:
Una vez que se establecen las relaciones, Featuretools puede realizar síntesis profunda de características para crear nuevas características.
# Generate features automatically feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset=es, target_dataframe_name="customers", agg_primitives=["mean", "sum", "count"]) # Display the feature matrix print(feature_matrix.head())

En este ejemplo:

Creación del conjunto de entidades: Definimos dos tablas, customers y transactions, y especificamos una relación entre ellas. Este paso es crucial ya que establece la base para la síntesis profunda de características. Al definir la relación entre los clientes y sus transacciones, permitimos que Featuretools entienda la estructura jerárquica de nuestros datos, lo que es esencial para generar características significativas a través de entidades relacionadas.
Síntesis profunda de características: Featuretools crea automáticamente nuevas características para cada cliente aplicando funciones de agregación (mean, sum, count) a las transacciones. Este proceso va más allá de simples agregaciones; explora varias combinaciones y transformaciones de los datos existentes. Por ejemplo, puede crear características como "promedio de monto de transacción en los últimos 30 días", "número total de transacciones" o "tiempo desde la última transacción". La matriz de características resultante muestra características a nivel de cliente basadas en el historial de transacciones, proporcionando una visión integral del comportamiento y los patrones del cliente.

Al automatizar la generación de características, Featuretools produce rápidamente una variedad de características potencialmente útiles, reduciendo el trabajo manual típico en la ingeniería de características. Esta automatización es especialmente valiosa cuando se trabaja con conjuntos de datos complejos donde la ingeniería de características manual sería laboriosa y propensa a pasar por alto patrones importantes. Además, la capacidad de Featuretools para generar características en entidades relacionadas permite la creación de perspectivas de alto nivel que podrían no ser evidentes al observar tablas individuales de forma aislada. Esto puede llevar al descubrimiento de características predictivas novedosas que mejoren significativamente el rendimiento del modelo en diversas tareas de aprendizaje automático.

8.1.2 H2O.ai

H2O.ai ofrece una plataforma de AutoML integral que va más allá de la simple automatización, incorporando capacidades sofisticadas de ingeniería de características. En su núcleo, el AutoML de H2O utiliza algoritmos avanzados para manejar automáticamente una amplia gama de transformaciones de datos. Estas incluyen codificación de variables categóricas, escalado de características numéricas y generación de características polinomiales para capturar relaciones no lineales.

La capacidad de la plataforma para realizar estas transformaciones de forma autónoma es particularmente valiosa en conjuntos de datos complejos donde la ingeniería de características manual sería laboriosa y potencialmente propensa a errores. Por ejemplo, H2O puede detectar automáticamente la necesidad de aplicar codificación one-hot a variables categóricas con baja cardinalidad o aplicar técnicas de escalado adecuadas a características numéricas con rangos variables.

Además, las capacidades de ingeniería de características de H2O se extienden a la creación de términos de interacción entre características, lo que puede descubrir patrones ocultos en los datos que podrían no ser evidentes al considerar características de forma aislada. Esta capacidad es especialmente útil en dominios donde las interacciones entre características desempeñan un papel crucial, como en la modelización financiera o la predicción del comportamiento del cliente.

Automatizando estos aspectos intrincados de la preparación y creación de características, H2O reduce significativamente las barreras para construir modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también permite a los científicos de datos y analistas centrarse en tareas de nivel superior, como la formulación de problemas y la interpretación de resultados. En consecuencia, la plataforma AutoML de H2O permite a las organizaciones iterar rápidamente en el proceso de desarrollo de modelos, facilitando la obtención de conocimientos y decisiones basadas en predicciones impulsadas por datos.

Características clave de H2O.ai

Transformación automática de datos: La plataforma AutoML de H2O sobresale en la automatización de transformaciones complejas de datos, reduciendo significativamente el esfuerzo manual requerido en la preparación de datos. Aplica de manera inteligente diversas técnicas de codificación, como la codificación one-hot para variables categóricas con baja cardinalidad y la codificación basada en el objetivo para características con alta cardinalidad. Para las características numéricas, H2O detecta y aplica automáticamente métodos de escalado adecuados, como la estandarización o normalización, según la distribución de los datos.
Creación de interacciones entre características: Más allá de las transformaciones básicas, el AutoML de H2O emplea algoritmos sofisticados para generar características polinomiales y términos de interacción. Esta capacidad es crucial para capturar relaciones no lineales e interacciones complejas entre variables que podrían no ser evidentes en los datos en bruto.
Ajuste integrado de modelos: El módulo AutoML de H2O ofrece una solución integral que se extiende más allá de la ingeniería de características. Incorpora técnicas avanzadas de selección de modelos y ajuste de hiperparámetros, creando un flujo de trabajo completo para construir modelos predictivos.

La sinergia entre estos componentes crea un ecosistema poderoso para científicos de datos y analistas. Este enfoque integral no solo acelera el proceso de desarrollo de modelos, sino que también conduce al descubrimiento de patrones predictivos novedosos que podrían pasarse por alto en enfoques manuales tradicionales.

Ejemplo: Uso del AutoML de H2O.ai para ingeniería de características y construcción de modelos

Así es como podemos usar el AutoML de H2O para crear un conjunto de datos enriquecido en características y construir un modelo en pocos pasos.

Instalar H2O:
Si no tienes H2O instalado, usa el siguiente comando:
pip install h2o
Configura H2O y carga los datos:
import h2o from h2o.automl import H2OAutoML h2o.init() # Load dataset data = h2o.import_file("path_to_dataset.csv") data['target'] = data['target'].asfactor() # Set target as a categorical variable if needed
path_to_dataset.csv: https://cdn.prod.website-files.com/661b9e736a74273c4f628d5f/67d1ca744116297e43e2603f_path_to_dataset.csv
Ejecuta AutoML con ingeniería de características:
# Define response and predictor variables y = "target" x = data.columns.remove(y) # Run AutoML with feature engineering enabled automl = H2OAutoML(max_models=10, seed=42) automl.train(x=x, y=y, training_frame=data) # Display leaderboard leaderboard = automl.leaderboard print(leaderboard.head())

En este ejemplo:

Ejecución de AutoML: El proceso automatizado de aprendizaje automático de H2O va más allá del preprocesamiento simple. Emplea algoritmos sofisticados para manejar diversos tipos de datos de manera inteligente. Para las variables categóricas, aplica técnicas de codificación adecuadas como codificación one-hot para características de baja cardinalidad y codificación objetivo para características de alta cardinalidad. Las características numéricas pasan por escalado y normalización automáticos para garantizar que estén en escalas comparables. Además, las capacidades de creación de características de H2O incluyen la generación de características complejas como términos polinomiales y características de interacción, que pueden capturar relaciones no lineales en los datos. Este enfoque integral para la ingeniería de características a menudo descubre patrones ocultos que podrían pasar desapercibidos en procesos manuales.
Selección de modelos y aprendizaje en conjunto: El proceso de selección de modelos de H2O es exhaustivo y eficiente. Evalúa una amplia gama de algoritmos, incluidos los métodos de máquinas de gradiente aumentado, bosques aleatorios y modelos de aprendizaje profundo. Cada modelo se entrena con diversas configuraciones de hiperparámetros y sus desempeños se rastrean meticulosamente. H2O luego emplea técnicas avanzadas de ensamblaje para combinar las fortalezas de múltiples modelos, lo que a menudo resulta en un modelo final que supera a cualquier algoritmo único. La plataforma proporciona un ranking detallado de modelos basado en métricas de desempeño específicas, ofreciendo transparencia y permitiendo a los usuarios tomar decisiones informadas sobre la selección del modelo.

H2O.ai's AutoML reduce significativamente el esfuerzo manual necesario en el flujo de trabajo de aprendizaje automático, particularmente para conjuntos de datos complejos. Su capacidad para manejar tipos de datos mixtos (categóricos, numéricos y series temporales) lo hace especialmente poderoso para aplicaciones del mundo real, donde los datos suelen ser desordenados y heterogéneos. Las capacidades de ingeniería de características automatizadas de la plataforma son especialmente valiosas en escenarios donde los métodos manuales tradicionales podrían pasar por alto interacciones o transformaciones importantes. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que a menudo lleva al descubrimiento de características predictivas novedosas que pueden mejorar significativamente el desempeño del modelo. Además, el enfoque transparente de H2O hacia la construcción y selección de modelos empodera a los científicos de datos para entender y confiar en los procesos automatizados, facilitando el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático más robustas e interpretables.

8.1.3 Google AutoML Tables

Google AutoML Tables es un componente potente del ecosistema de aprendizaje automático de Google Cloud, diseñado para simplificar y optimizar todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Esta herramienta integral aborda las complejidades de trabajar con datos estructurados, ofreciendo una solución que abarca desde la preparación inicial de datos hasta el despliegue del modelo. Al automatizar procesos críticos como la ingeniería de características, la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros, AutoML Tables reduce significativamente las barreras técnicas que suelen asociarse con los proyectos de aprendizaje automático.

Una de las principales fortalezas de AutoML Tables radica en su capacidad para manejar la ingeniería de características de manera automática. Este proceso transforma datos en bruto en características significativas que pueden mejorar el desempeño del modelo. AutoML Tables emplea algoritmos sofisticados para identificar características relevantes, crear nuevas mediante diversas transformaciones y seleccionar las más impactantes para el entrenamiento del modelo. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también suele descubrir patrones complejos que podrían pasar desapercibidos en procesos manuales.

Las capacidades de selección de modelos de la plataforma son igualmente impresionantes. AutoML Tables evalúa una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, incluidos los métodos de máquinas de gradiente aumentado, redes neuronales y métodos en conjunto. Prueba sistemáticamente diferentes arquitecturas de modelos y configuraciones para identificar el modelo con mejor desempeño para el conjunto de datos y problema específico. Este proceso se complementa con la optimización automática de hiperparámetros, donde el sistema ajusta parámetros del modelo para optimizar su desempeño, una tarea que puede ser extremadamente lenta si se realiza manualmente.

AutoML Tables es especialmente adecuado para empresas y organizaciones que trabajan con datos estructurados en Google Cloud. Su integración con otros servicios de Google Cloud, como BigQuery para almacenamiento y procesamiento de datos, crea un flujo de trabajo fluido desde la ingesta de datos hasta el despliegue del modelo. Esto lo convierte en una opción atractiva para empresas que buscan aprovechar su infraestructura de datos existente mientras implementan soluciones avanzadas de aprendizaje automático.

Características clave de Google AutoML Tables

Automatización de extremo a extremo: AutoML Tables proporciona una solución integral que abarca todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Desde el preprocesamiento inicial de datos hasta la ingeniería de características, selección de modelos y, finalmente, el despliegue, la plataforma automatiza pasos cruciales que tradicionalmente requieren un esfuerzo manual significativo. Esta automatización permite a los científicos de datos y analistas centrarse en la toma de decisiones estratégicas y la formulación de problemas en lugar de quedarse atrapados en los detalles técnicos de la implementación.
Transformaciones avanzadas de características: Las capacidades de ingeniería de características de la plataforma van más allá de las transformaciones simples de datos. AutoML Tables emplea algoritmos sofisticados para generar automáticamente características complejas que puedan capturar patrones intrincados en los datos. Esto incluye crear características polinomiales para modelar relaciones no lineales, características de interacción para capturar dependencias entre variables y características basadas en el tiempo para análisis de datos temporales. Estas transformaciones avanzadas a menudo conducen al descubrimiento de características altamente predictivas que podrían pasarse por alto en procesos manuales de ingeniería de características, mejorando potencialmente el desempeño del modelo en varias tareas de aprendizaje automático.
Integración perfecta con BigQuery: Para organizaciones que aprovechan el ecosistema de Google Cloud, AutoML Tables ofrece integración nativa con BigQuery, el almacén de datos completamente administrado y sin servidor de Google. Esta integración permite manejar eficientemente conjuntos de datos a gran escala directamente desde BigQuery, eliminando la necesidad de mover o duplicar datos. Los usuarios pueden conectar sin problemas sus conjuntos de datos de BigQuery a AutoML Tables, permitiéndoles construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en conjuntos de datos masivos sin preocuparse por las limitaciones de transferencia o almacenamiento de datos. Esta capacidad es particularmente valiosa para empresas que trabajan con big data, ya que les permite aprovechar todo el potencial de sus activos de datos para aplicaciones de aprendizaje automático mientras mantienen protocolos de gobernanza y seguridad de datos.

Las herramientas de ingeniería de características automatizadas, como Featuretools, H2O.ai y Google AutoML Tables, ofrecen soluciones robustas para generar características con una mínima intervención manual. Estas plataformas avanzadas utilizan algoritmos sofisticados para automatizar tareas complejas de preprocesamiento de datos, creación de características y procesos de selección. Al simplificar la transformación de datos, la agregación y la generación de interacciones entre características, estas herramientas permiten mejorar el rendimiento del modelo de manera eficiente.

Featuretools, por ejemplo, sobresale en la ingeniería de características automatizada a través de su algoritmo Deep Feature Synthesis, que puede crear características significativas a partir de conjuntos de datos relacionales. H2O.ai amplía las capacidades de AutoML más allá de la ingeniería de características, incluyendo la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros, proporcionando una solución integral para todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Google AutoML Tables, integrado en el ecosistema de Google Cloud, permite gestionar sin problemas conjuntos de datos a gran escala y realizar ingeniería de características automatizada que puede descubrir patrones complejos en datos estructurados.

Estas herramientas no solo ahorran tiempo, sino que también tienen el potencial de descubrir características novedosas y altamente predictivas que los expertos humanos podrían pasar por alto. Al automatizar el proceso de ingeniería de características, los científicos de datos pueden centrarse más en la formulación de problemas, la interpretación de modelos y la obtención de información procesable. Este cambio de enfoque puede conducir a soluciones más innovadoras y a un despliegue más rápido de modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real.

Además, el uso de estas herramientas puede democratizar el aprendizaje automático, haciéndolo más accesible para una gama más amplia de profesionales. Al reducir la necesidad de un conocimiento técnico profundo en la creación de características, estas herramientas permiten a los expertos en dominios aprovechar técnicas de aprendizaje automático de manera más efectiva, lo que podría generar avances en campos como la salud, las finanzas y la ciencia ambiental.

8.1 Explorando Herramientas de Ingeniería Automática de Características

A medida que el aprendizaje automático ha crecido en accesibilidad y complejidad, la demanda de herramientas que simplifiquen el proceso de modelado ha aumentado. AutoML, o Automated Machine Learning, tiene como objetivo hacer que el aprendizaje automático sea más accesible y eficiente al automatizar tareas clave como la selección de modelos, la optimización de hiperparámetros y la ingeniería de características. La ingeniería automática de características, en particular, es invaluable, ya que permite descubrir nuevas características relevantes con una intervención manual mínima, acelerando el proceso de preparación de datos y, a menudo, mejorando el rendimiento del modelo.

El auge de AutoML ha revolucionado la forma en que los científicos de datos y los practicantes de aprendizaje automático abordan su trabajo. Al automatizar tareas complejas y que consumen tiempo, AutoML permite a los expertos centrarse en la resolución de problemas a nivel estratégico. Esta automatización no solo aumenta la eficiencia, sino que también democratiza el aprendizaje automático, haciéndolo más accesible para quienes tienen menos experiencia técnica.

La ingeniería automática de características, un componente crucial de AutoML, aborda uno de los aspectos más desafiantes del aprendizaje automático: crear características significativas a partir de datos en bruto. Este proceso implica generar, transformar y seleccionar automáticamente características que puedan impactar significativamente en el rendimiento del modelo. Mediante el uso de algoritmos avanzados y técnicas estadísticas, la ingeniería automática de características puede descubrir patrones y relaciones ocultos en los datos que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos.

En este capítulo, exploraremos cómo AutoML y la ingeniería automática de características pueden simplificar y mejorar la canalización del aprendizaje automático. Presentaremos herramientas clave de ingeniería automática de características y profundizaremos en ejemplos prácticos que demuestran cómo estas herramientas pueden transformar datos en bruto en características valiosas listas para el modelo. Desde transformaciones simples hasta interacciones complejas de características, la ingeniería automática de características puede mejorar significativamente la precisión del modelo al descubrir conocimientos en los datos que de otro modo podrían pasarse por alto.

Examinaremos diversas técnicas empleadas en la ingeniería automática de características, como:

Generación de características: Crear nuevas características mediante operaciones matemáticas o lógicas sobre características existentes.
Selección de características: Identificar las características más relevantes para un problema dado.
Codificación de características: Transformar variables categóricas en representaciones numéricas.
Escalado de características: Normalizar o estandarizar características numéricas.
Extracción de características basadas en el tiempo: Derivar características significativas de datos de series temporales.

Además, discutiremos los compromisos entre la ingeniería automática y manual de características, explorando escenarios donde la intuición humana y la experiencia en el dominio pueden complementar los procesos automatizados. Al final de este capítulo, los lectores tendrán una comprensión integral de cómo AutoML y la ingeniería automática de características están transformando el panorama del aprendizaje automático, permitiendo ciclos de desarrollo más rápidos y modelos más robustos.

Las herramientas de ingeniería automática de características revolucionan el proceso de crear características significativas a partir de datos en bruto, mejorando significativamente las capacidades de los modelos de aprendizaje automático. Estos algoritmos sofisticados analizan conjuntos de datos complejos para identificar patrones y relaciones que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos, reduciendo así el tiempo y el esfuerzo necesarios para la ingeniería manual de características. Al automatizar este paso crucial en la canalización de aprendizaje automático, estas herramientas no solo aumentan la eficiencia, sino que también tienen el potencial de descubrir conocimientos novedosos que pueden mejorar drásticamente el rendimiento del modelo.

En esta sección, profundizaremos en tres herramientas prominentes de ingeniería automática de características: Featuretools, H2O.ai y Google AutoML Tables. Cada una de estas plataformas ofrece un conjunto único de capacidades diseñadas para abordar diferentes aspectos del proceso de ingeniería de características:

Featuretools: Se especializa en la síntesis profunda de características, particularmente adecuada para manejar datos relacionales y de series temporales. Sobresale en crear interacciones complejas de características a través de múltiples tablas, lo que la hace invaluable para proyectos con relaciones de datos intrincadas.
H2O.ai: Proporciona una plataforma integral de AutoML que integra la ingeniería de características con la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros. Su fortaleza radica en automatizar todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático, desde el preprocesamiento de datos hasta la implementación del modelo.
Google AutoML Tables: Parte del ecosistema de aprendizaje automático de Google Cloud, esta herramienta ofrece una integración perfecta con otros servicios de Google como BigQuery. Es particularmente adecuada para manejar datos estructurados a gran escala y proporciona una automatización de extremo a extremo del proceso de aprendizaje automático.

Al explorar estas herramientas en detalle, obtendremos conocimientos sobre cómo la ingeniería automática de características puede aprovecharse para mejorar diversos aspectos de los proyectos de aprendizaje automático, desde mejorar la precisión del modelo hasta acelerar los tiempos de desarrollo. Comprender las fortalezas únicas de cada herramienta te permitirá tomar decisiones informadas sobre cuál solución se alinea mejor con los requisitos y restricciones específicos de tu proyecto.

8.1.1 Featuretools

Featuretools es una poderosa biblioteca de Python que revoluciona el proceso de ingeniería de características mediante la síntesis profunda de características. Esta técnica avanzada va más allá de las transformaciones de datos simples al combinar y manipular inteligentemente datos de múltiples tablas para crear características significativas. La fortaleza de la biblioteca radica en su capacidad para manejar estructuras de datos complejas, destacándose especialmente en conjuntos de datos de series temporales y relacionales.

La síntesis profunda de características en Featuretools aprovecha las relaciones inherentes entre tablas para generar interacciones sofisticadas de características. Esta capacidad es particularmente valiosa al trabajar con conjuntos de datos que tienen estructuras temporales o jerárquicas intrincadas. Por ejemplo, en un conjunto de datos de ventas al por menor, Featuretools puede crear automáticamente características que capturen patrones de compra de los clientes a lo largo del tiempo o, en un contexto de fabricación, puede generar características que representen la relación entre los cronogramas de mantenimiento de las máquinas y la producción.

El enfoque de Featuretools para la ingeniería de características es especialmente poderoso porque puede descubrir patrones y relaciones latentes que podrían pasarse por alto en los procesos manuales. Al automatizar el descubrimiento de interacciones complejas, Featuretools permite a los científicos de datos explorar un espacio de características mucho más amplio, lo que puede traducirse en mejoras significativas en el rendimiento del modelo.

Además, la capacidad de Featuretools para trabajar con múltiples tablas aborda uno de los aspectos más desafiantes de la ingeniería de características: integrar información de diversas fuentes de datos. Esto es particularmente útil en escenarios donde la información relevante está distribuida en diferentes bases de datos o estructuras de datos, como en sistemas de salud donde los datos de pacientes, registros de tratamiento y resultados de laboratorio pueden estar almacenados por separado.

Características clave de Featuretools

Generación automática de características: Featuretools sobresale en generar automáticamente nuevas características a partir de datos en bruto mediante la aplicación de una amplia gama de operaciones matemáticas entre columnas y tablas. Esto incluye no solo agregaciones básicas como suma, promedio y conteo, sino también transformaciones más complejas como percentiles, desviaciones estándar e incluso operaciones definidas por el usuario. Esta capacidad permite la creación de características altamente informativas que pueden capturar patrones sutiles en los datos.
Conjuntos de entidades y relaciones: Una de las características más potentes de Featuretools es su capacidad para trabajar con estructuras de datos relacionales complejas. Al definir relaciones dentro de un conjunto de entidades, la herramienta puede generar características sofisticadas entre varias tablas. Esto es especialmente valioso en escenarios con datos jerárquicos o anidados, como historiales de transacciones de clientes o jerarquías de productos en conjuntos de datos de comercio electrónico. Featuretools puede recorrer estas relaciones para crear características que encapsulen información entre múltiples entidades relacionadas.
Cómputo eficiente: A pesar de la complejidad de sus capacidades de generación de características, Featuretools está diseñado para ser eficiente. Emplea mecanismos de almacenamiento en caché inteligente y técnicas de paralelización para optimizar el cómputo de características, incluso al trabajar con conjuntos de datos a gran escala. Esta eficiencia lo hace adecuado para entornos de producción donde el rendimiento es crucial. Además, Featuretools ofrece opciones para el cómputo incremental de características, lo que permite actualizaciones eficientes de los valores de características a medida que llegan nuevos datos sin necesidad de recalcular todo desde el principio.
Ingeniería de características personalizable: Aunque Featuretools automatiza gran parte del proceso de ingeniería de características, también proporciona flexibilidad para que los científicos de datos incorporen su conocimiento del dominio. Los usuarios pueden definir primitivas personalizadas (operaciones de ingeniería de características) adaptadas a su problema específico, lo que permite una combinación de enfoques automáticos y manuales.
Interpretabilidad y selección de características: Featuretools no solo genera características, sino que también ofrece herramientas para comprender y seleccionar las más relevantes. Proporciona rankings de importancia de características y descripciones claras de cómo se generó cada una, mejorando la interpretabilidad del conjunto de características resultante. Esta transparencia es crucial para construir modelos explicables y obtener conocimientos sobre los patrones subyacentes en los datos.

Ejemplo: Uso de Featuretools para ingeniería automática de características

Veamos un ejemplo simple para observar cómo Featuretools puede crear características automáticamente.

Instalar Featuretools:
Primero, instala la biblioteca si aún no lo has hecho:
pip install featuretools
Define un conjunto de entidades:
Un conjunto de entidades es una colección de tablas relacionadas. Cada tabla representa una entidad (por ejemplo, "clientes", "transacciones") y puede tener relaciones con otras tablas.
import pandas as pd import featuretools as ft # Define data customers_df = pd.DataFrame({ 'customer_id': [1, 2, 3], 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'signup_date': pd.to_datetime(['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']) }) transactions_df = pd.DataFrame({ 'transaction_id': [1, 2, 3, 4, 5], 'customer_id': [1, 2, 1, 3, 2], 'amount': [100, 200, 50, 300, 120], 'transaction_date': pd.to_datetime(['2022-01-10', '2022-02-15', '2022-01-20', '2022-03-10', '2022-02-25']) }) # Create an entity set and add data es = ft.EntitySet(id="customer_data") es = es.add_dataframe(dataframe_name="customers", dataframe=customers_df, index="customer_id") es = es.add_dataframe(dataframe_name="transactions", dataframe=transactions_df, index="transaction_id", time_index="transaction_date") # Define relationship between customers and transactions es = es.add_relationship("customers", "customer_id", "transactions", "customer_id")
Generar características usando síntesis profunda de características:
Una vez que se establecen las relaciones, Featuretools puede realizar síntesis profunda de características para crear nuevas características.
# Generate features automatically feature_matrix, feature_defs = ft.dfs(entityset=es, target_dataframe_name="customers", agg_primitives=["mean", "sum", "count"]) # Display the feature matrix print(feature_matrix.head())

En este ejemplo:

Creación del conjunto de entidades: Definimos dos tablas, customers y transactions, y especificamos una relación entre ellas. Este paso es crucial ya que establece la base para la síntesis profunda de características. Al definir la relación entre los clientes y sus transacciones, permitimos que Featuretools entienda la estructura jerárquica de nuestros datos, lo que es esencial para generar características significativas a través de entidades relacionadas.
Síntesis profunda de características: Featuretools crea automáticamente nuevas características para cada cliente aplicando funciones de agregación (mean, sum, count) a las transacciones. Este proceso va más allá de simples agregaciones; explora varias combinaciones y transformaciones de los datos existentes. Por ejemplo, puede crear características como "promedio de monto de transacción en los últimos 30 días", "número total de transacciones" o "tiempo desde la última transacción". La matriz de características resultante muestra características a nivel de cliente basadas en el historial de transacciones, proporcionando una visión integral del comportamiento y los patrones del cliente.

Al automatizar la generación de características, Featuretools produce rápidamente una variedad de características potencialmente útiles, reduciendo el trabajo manual típico en la ingeniería de características. Esta automatización es especialmente valiosa cuando se trabaja con conjuntos de datos complejos donde la ingeniería de características manual sería laboriosa y propensa a pasar por alto patrones importantes. Además, la capacidad de Featuretools para generar características en entidades relacionadas permite la creación de perspectivas de alto nivel que podrían no ser evidentes al observar tablas individuales de forma aislada. Esto puede llevar al descubrimiento de características predictivas novedosas que mejoren significativamente el rendimiento del modelo en diversas tareas de aprendizaje automático.

8.1.2 H2O.ai

H2O.ai ofrece una plataforma de AutoML integral que va más allá de la simple automatización, incorporando capacidades sofisticadas de ingeniería de características. En su núcleo, el AutoML de H2O utiliza algoritmos avanzados para manejar automáticamente una amplia gama de transformaciones de datos. Estas incluyen codificación de variables categóricas, escalado de características numéricas y generación de características polinomiales para capturar relaciones no lineales.

La capacidad de la plataforma para realizar estas transformaciones de forma autónoma es particularmente valiosa en conjuntos de datos complejos donde la ingeniería de características manual sería laboriosa y potencialmente propensa a errores. Por ejemplo, H2O puede detectar automáticamente la necesidad de aplicar codificación one-hot a variables categóricas con baja cardinalidad o aplicar técnicas de escalado adecuadas a características numéricas con rangos variables.

Además, las capacidades de ingeniería de características de H2O se extienden a la creación de términos de interacción entre características, lo que puede descubrir patrones ocultos en los datos que podrían no ser evidentes al considerar características de forma aislada. Esta capacidad es especialmente útil en dominios donde las interacciones entre características desempeñan un papel crucial, como en la modelización financiera o la predicción del comportamiento del cliente.

Automatizando estos aspectos intrincados de la preparación y creación de características, H2O reduce significativamente las barreras para construir modelos de aprendizaje automático de alto rendimiento. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también permite a los científicos de datos y analistas centrarse en tareas de nivel superior, como la formulación de problemas y la interpretación de resultados. En consecuencia, la plataforma AutoML de H2O permite a las organizaciones iterar rápidamente en el proceso de desarrollo de modelos, facilitando la obtención de conocimientos y decisiones basadas en predicciones impulsadas por datos.

Características clave de H2O.ai

Transformación automática de datos: La plataforma AutoML de H2O sobresale en la automatización de transformaciones complejas de datos, reduciendo significativamente el esfuerzo manual requerido en la preparación de datos. Aplica de manera inteligente diversas técnicas de codificación, como la codificación one-hot para variables categóricas con baja cardinalidad y la codificación basada en el objetivo para características con alta cardinalidad. Para las características numéricas, H2O detecta y aplica automáticamente métodos de escalado adecuados, como la estandarización o normalización, según la distribución de los datos.
Creación de interacciones entre características: Más allá de las transformaciones básicas, el AutoML de H2O emplea algoritmos sofisticados para generar características polinomiales y términos de interacción. Esta capacidad es crucial para capturar relaciones no lineales e interacciones complejas entre variables que podrían no ser evidentes en los datos en bruto.
Ajuste integrado de modelos: El módulo AutoML de H2O ofrece una solución integral que se extiende más allá de la ingeniería de características. Incorpora técnicas avanzadas de selección de modelos y ajuste de hiperparámetros, creando un flujo de trabajo completo para construir modelos predictivos.

La sinergia entre estos componentes crea un ecosistema poderoso para científicos de datos y analistas. Este enfoque integral no solo acelera el proceso de desarrollo de modelos, sino que también conduce al descubrimiento de patrones predictivos novedosos que podrían pasarse por alto en enfoques manuales tradicionales.

Ejemplo: Uso del AutoML de H2O.ai para ingeniería de características y construcción de modelos

Así es como podemos usar el AutoML de H2O para crear un conjunto de datos enriquecido en características y construir un modelo en pocos pasos.

Instalar H2O:
Si no tienes H2O instalado, usa el siguiente comando:
pip install h2o
Configura H2O y carga los datos:
import h2o from h2o.automl import H2OAutoML h2o.init() # Load dataset data = h2o.import_file("path_to_dataset.csv") data['target'] = data['target'].asfactor() # Set target as a categorical variable if needed
path_to_dataset.csv: https://cdn.prod.website-files.com/661b9e736a74273c4f628d5f/67d1ca744116297e43e2603f_path_to_dataset.csv
Ejecuta AutoML con ingeniería de características:
# Define response and predictor variables y = "target" x = data.columns.remove(y) # Run AutoML with feature engineering enabled automl = H2OAutoML(max_models=10, seed=42) automl.train(x=x, y=y, training_frame=data) # Display leaderboard leaderboard = automl.leaderboard print(leaderboard.head())

En este ejemplo:

Ejecución de AutoML: El proceso automatizado de aprendizaje automático de H2O va más allá del preprocesamiento simple. Emplea algoritmos sofisticados para manejar diversos tipos de datos de manera inteligente. Para las variables categóricas, aplica técnicas de codificación adecuadas como codificación one-hot para características de baja cardinalidad y codificación objetivo para características de alta cardinalidad. Las características numéricas pasan por escalado y normalización automáticos para garantizar que estén en escalas comparables. Además, las capacidades de creación de características de H2O incluyen la generación de características complejas como términos polinomiales y características de interacción, que pueden capturar relaciones no lineales en los datos. Este enfoque integral para la ingeniería de características a menudo descubre patrones ocultos que podrían pasar desapercibidos en procesos manuales.
Selección de modelos y aprendizaje en conjunto: El proceso de selección de modelos de H2O es exhaustivo y eficiente. Evalúa una amplia gama de algoritmos, incluidos los métodos de máquinas de gradiente aumentado, bosques aleatorios y modelos de aprendizaje profundo. Cada modelo se entrena con diversas configuraciones de hiperparámetros y sus desempeños se rastrean meticulosamente. H2O luego emplea técnicas avanzadas de ensamblaje para combinar las fortalezas de múltiples modelos, lo que a menudo resulta en un modelo final que supera a cualquier algoritmo único. La plataforma proporciona un ranking detallado de modelos basado en métricas de desempeño específicas, ofreciendo transparencia y permitiendo a los usuarios tomar decisiones informadas sobre la selección del modelo.

H2O.ai's AutoML reduce significativamente el esfuerzo manual necesario en el flujo de trabajo de aprendizaje automático, particularmente para conjuntos de datos complejos. Su capacidad para manejar tipos de datos mixtos (categóricos, numéricos y series temporales) lo hace especialmente poderoso para aplicaciones del mundo real, donde los datos suelen ser desordenados y heterogéneos. Las capacidades de ingeniería de características automatizadas de la plataforma son especialmente valiosas en escenarios donde los métodos manuales tradicionales podrían pasar por alto interacciones o transformaciones importantes. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que a menudo lleva al descubrimiento de características predictivas novedosas que pueden mejorar significativamente el desempeño del modelo. Además, el enfoque transparente de H2O hacia la construcción y selección de modelos empodera a los científicos de datos para entender y confiar en los procesos automatizados, facilitando el desarrollo de soluciones de aprendizaje automático más robustas e interpretables.

8.1.3 Google AutoML Tables

Google AutoML Tables es un componente potente del ecosistema de aprendizaje automático de Google Cloud, diseñado para simplificar y optimizar todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Esta herramienta integral aborda las complejidades de trabajar con datos estructurados, ofreciendo una solución que abarca desde la preparación inicial de datos hasta el despliegue del modelo. Al automatizar procesos críticos como la ingeniería de características, la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros, AutoML Tables reduce significativamente las barreras técnicas que suelen asociarse con los proyectos de aprendizaje automático.

Una de las principales fortalezas de AutoML Tables radica en su capacidad para manejar la ingeniería de características de manera automática. Este proceso transforma datos en bruto en características significativas que pueden mejorar el desempeño del modelo. AutoML Tables emplea algoritmos sofisticados para identificar características relevantes, crear nuevas mediante diversas transformaciones y seleccionar las más impactantes para el entrenamiento del modelo. Esta automatización no solo ahorra tiempo, sino que también suele descubrir patrones complejos que podrían pasar desapercibidos en procesos manuales.

Las capacidades de selección de modelos de la plataforma son igualmente impresionantes. AutoML Tables evalúa una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático, incluidos los métodos de máquinas de gradiente aumentado, redes neuronales y métodos en conjunto. Prueba sistemáticamente diferentes arquitecturas de modelos y configuraciones para identificar el modelo con mejor desempeño para el conjunto de datos y problema específico. Este proceso se complementa con la optimización automática de hiperparámetros, donde el sistema ajusta parámetros del modelo para optimizar su desempeño, una tarea que puede ser extremadamente lenta si se realiza manualmente.

AutoML Tables es especialmente adecuado para empresas y organizaciones que trabajan con datos estructurados en Google Cloud. Su integración con otros servicios de Google Cloud, como BigQuery para almacenamiento y procesamiento de datos, crea un flujo de trabajo fluido desde la ingesta de datos hasta el despliegue del modelo. Esto lo convierte en una opción atractiva para empresas que buscan aprovechar su infraestructura de datos existente mientras implementan soluciones avanzadas de aprendizaje automático.

Características clave de Google AutoML Tables

Automatización de extremo a extremo: AutoML Tables proporciona una solución integral que abarca todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Desde el preprocesamiento inicial de datos hasta la ingeniería de características, selección de modelos y, finalmente, el despliegue, la plataforma automatiza pasos cruciales que tradicionalmente requieren un esfuerzo manual significativo. Esta automatización permite a los científicos de datos y analistas centrarse en la toma de decisiones estratégicas y la formulación de problemas en lugar de quedarse atrapados en los detalles técnicos de la implementación.
Transformaciones avanzadas de características: Las capacidades de ingeniería de características de la plataforma van más allá de las transformaciones simples de datos. AutoML Tables emplea algoritmos sofisticados para generar automáticamente características complejas que puedan capturar patrones intrincados en los datos. Esto incluye crear características polinomiales para modelar relaciones no lineales, características de interacción para capturar dependencias entre variables y características basadas en el tiempo para análisis de datos temporales. Estas transformaciones avanzadas a menudo conducen al descubrimiento de características altamente predictivas que podrían pasarse por alto en procesos manuales de ingeniería de características, mejorando potencialmente el desempeño del modelo en varias tareas de aprendizaje automático.
Integración perfecta con BigQuery: Para organizaciones que aprovechan el ecosistema de Google Cloud, AutoML Tables ofrece integración nativa con BigQuery, el almacén de datos completamente administrado y sin servidor de Google. Esta integración permite manejar eficientemente conjuntos de datos a gran escala directamente desde BigQuery, eliminando la necesidad de mover o duplicar datos. Los usuarios pueden conectar sin problemas sus conjuntos de datos de BigQuery a AutoML Tables, permitiéndoles construir y desplegar modelos de aprendizaje automático en conjuntos de datos masivos sin preocuparse por las limitaciones de transferencia o almacenamiento de datos. Esta capacidad es particularmente valiosa para empresas que trabajan con big data, ya que les permite aprovechar todo el potencial de sus activos de datos para aplicaciones de aprendizaje automático mientras mantienen protocolos de gobernanza y seguridad de datos.

Las herramientas de ingeniería de características automatizadas, como Featuretools, H2O.ai y Google AutoML Tables, ofrecen soluciones robustas para generar características con una mínima intervención manual. Estas plataformas avanzadas utilizan algoritmos sofisticados para automatizar tareas complejas de preprocesamiento de datos, creación de características y procesos de selección. Al simplificar la transformación de datos, la agregación y la generación de interacciones entre características, estas herramientas permiten mejorar el rendimiento del modelo de manera eficiente.

Featuretools, por ejemplo, sobresale en la ingeniería de características automatizada a través de su algoritmo Deep Feature Synthesis, que puede crear características significativas a partir de conjuntos de datos relacionales. H2O.ai amplía las capacidades de AutoML más allá de la ingeniería de características, incluyendo la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros, proporcionando una solución integral para todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático. Google AutoML Tables, integrado en el ecosistema de Google Cloud, permite gestionar sin problemas conjuntos de datos a gran escala y realizar ingeniería de características automatizada que puede descubrir patrones complejos en datos estructurados.

Estas herramientas no solo ahorran tiempo, sino que también tienen el potencial de descubrir características novedosas y altamente predictivas que los expertos humanos podrían pasar por alto. Al automatizar el proceso de ingeniería de características, los científicos de datos pueden centrarse más en la formulación de problemas, la interpretación de modelos y la obtención de información procesable. Este cambio de enfoque puede conducir a soluciones más innovadoras y a un despliegue más rápido de modelos de aprendizaje automático en aplicaciones del mundo real.

Además, el uso de estas herramientas puede democratizar el aprendizaje automático, haciéndolo más accesible para una gama más amplia de profesionales. Al reducir la necesidad de un conocimiento técnico profundo en la creación de características, estas herramientas permiten a los expertos en dominios aprovechar técnicas de aprendizaje automático de manera más efectiva, lo que podría generar avances en campos como la salud, las finanzas y la ciencia ambiental.

Chapter 8: AutoML and Automated Feature Engineering

8.1 Explorando Herramientas de Ingeniería Automática de Características

8.1.1 Featuretools

8.1.2 H2O.ai

8.1.3 Google AutoML Tables

8.1 Explorando Herramientas de Ingeniería Automática de Características

8.1.1 Featuretools

8.1.2 H2O.ai

8.1.3 Google AutoML Tables

8.1 Explorando Herramientas de Ingeniería Automática de Características

8.1.1 Featuretools

8.1.2 H2O.ai

8.1.3 Google AutoML Tables

8.1 Explorando Herramientas de Ingeniería Automática de Características

8.1.1 Featuretools

8.1.2 H2O.ai

8.1.3 Google AutoML Tables