Data: train, validation, test

¿Cuál es el papel de cada conjunto de datos en el proceso de machine learning?

El proceso de machine learning implica el uso de distintos conjuntos de datos: entrenamiento, validación y prueba. A continuación, se desglosa la función de cada uno de ellos:

• Entrenamiento: Este conjunto se utiliza para entrenar el modelo. Aquí, el algoritmo aprende a generalizar la información, ajustando sus parámetros internos a través de la exposición a los datos disponibles.

• Validación: Este conjunto permite evaluar el modelo durante el proceso de aprendizaje. Ayuda en la optimización del modelo al permitir ajustar hiperparámetros como el learning rate y el número de iteraciones. El uso del set de validación es clave para evitar overfitting y asegurar un modelo preciso.

• Prueba: Se reserva para evaluar la eficacia final del modelo. Es fundamental que el modelo no haya visto estos datos anteriormente, garantizando así una evaluación justa y ética de su desempeño.

¿Por qué es importante dividir los datos en tres conjuntos diferentes?

Dividir los datos en tres conjuntos específicos es una buena práctica en machine learning por varias razones:

1. Reducción del overfitting: Al tener un conjunto de validación, se pueden ajustar los hiperparámetros y obtener un modelo que no solo se desempeña bien con los datos de entrenamiento, sino que también generaliza mejor.

2. Evaluación objetiva: El conjunto de prueba asegura que se evalúe el rendimiento real del modelo en datos completamente nuevos. Esto es crucial para medir su capacidad de adaptación a situaciones reales y no previamente vistas.

3. Ética y precisión: Asegurar que el modelo no conozca los datos de prueba antes de la evaluación final es un componente ético importante en machine learning. Los resultados obtenidos reflejarán con mayor precisión el comportamiento esperado en aplicaciones reales.

¿Cómo se estructura la metodología de esta división en redes neuronales?

En el contexto de redes neuronales y deep learning, dividir los datos adecuadamente es esencial para lograr un modelo robusto y confiable. Así es como se hace generalmente:

• Datos de entrenamiento: Constituyen la mayor parte del conjunto total, a menudo entre un 60% y 70%. Aquí, el modelo aprende las características de la data.

• Datos de validación: Generalmente, ocupan entre un 10% y 20% del total. Estos datos permiten ajustar el modelo evitando el sobreajuste mediante la modificación de hiperparámetros.

• Datos de prueba: Ocupan alrededor del 10% al 20% del total de datos. Se utilizan para evaluar el rendimiento final del modelo y verificar su precisión o cualquier otra métrica de interés.

Estas divisiones ayudan a gestionar eficazmente el proceso de aprendizaje y evaluación de los modelos de machine learning. Por ello, es fundamental seguir esta metodología para garantizar la calidad y confiabilidad del modelo desarrollado.

Este enfoque no solo es una buena práctica técnica, sino también un marco ético que proporciona resultados confiables y aplicables en diversos contextos donde el machine learning se aplica.