S03_Work_Evaluación de modelos y análisis de resultados con KNIME.pptx

Experimentando con herramientas sin código

Evaluación de Modelos y Análisis de Resultados con KNIME

Consideraciones de clase

Reforzamiento

Parte Práctica

• Mentalidad Abierta: Ve el quiz no solo como una evaluación, sino como una oportunidad de reforzar y verificar tu comprensión de los temas cubiertos.
• Preparación: Revisa tus notas y el Hand Out antes del quiz para refrescar tu memoria sobre los temas discutidos y las actividades realizadas.
• Feedback Constructivo: Después del quiz, revisa tus respuestas y, si es posible, discute con el instructor o compañeros las áreas de mejora..

Subtítulo

• Enfoque Práctico: Concéntrate en entender no solo cómo se realizan las evaluaciones, sino también por qué se eligen ciertas métricas y métodos dependiendo del tipo de modelo y del contexto de aplicación.
• Experimentación: Sigue las instrucciones del Hand Out cuidadosamente. Cada paso en la evaluación de un modelo en KNIME está diseñado para enseñarte aspectos específicos del proceso de evaluación.

Parte Teórica

• Preparación Previa: Antes de la clase, revisa el Prework asignado para familiarizarte con los conceptos básicos de la evaluación de modelos y el análisis de resultados. Esto te permitirá seguir las explicaciones más técnicas durante la clase con mayor facilidad.
• Conceptos Clave: Familiarízate con los principios básicos del aprendizaje automático y las métricas comunes de evaluación.

Consideraciones de clase

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Warm up Métricas de Evaluación en KNIME. Interpretación de Resultados. Optimización y Ajuste de Modelos. Break Actividad 1 Reforzamiento Quiz Wrap up

Índice

Objetivos Específicos

1. Profundizar en Métodos de Evaluación de Modelos
2. Fomentar la Capacidad de Interpretación de Resultados
3. Aplicar Evaluación y Análisis en Contextos Prácticos

Objetivo General

Desarrollar habilidades avanzadas en los participantes para la evaluación eficaz de modelos de aprendizaje automático y el análisis interpretativo de resultados utilizando KNIME, asegurando que los modelos sean precisos, efectivos y aplicables en situaciones reales.

Objetivo

Warm up

Bienvenid@s

En este segmento, nos centraremos en tres áreas clave que son fundamentales para cualquier profesional que trabaja con aprendizaje automático y análisis de datos: la evaluación de modelos, la interpretación de resultados y la optimización de modelos. Vamos a explorar cómo KNIME, una poderosa herramienta sin código puede facilitar estas tareas complejas y permitirnos obtener el máximo rendimiento de nuestros modelos.

Evaluación de Modelos y Análisis de Resultados con KNIME

Para calentar motores y prepararnos para este módulo, me gustaría que reflexionen sobre lo siguiente: Piensen en un proyecto o problema donde hayan utilizado algún modelo de aprendizaje automático. ¿Qué métricas de evaluación consideraron para juzgar su desempeño? Si no han tenido esa experiencia, ¿qué métricas creen que serían cruciales en un escenario hipotético de su interés? Esta reflexión inicial les ayudará a contextualizar el aprendizaje que están a punto de emprender y a visualizar la aplicación práctica de las habilidades que desarrollarán en este módulo.

Breve ejercicio de calentamiento

Tema 1

Introducción

En este tema, nos centraremos en una herramienta esencial en el análisis de modelos de aprendizaje automático: las métricas de evaluación.

Tema 1: Métricas de Evaluación en KNIME

Importancia de las Métricas de Evaluación

• Validación del Modelo: Las métricas permiten validar si un modelo cumple con los criterios de rendimiento necesarios para una aplicación específica, asegurando que las soluciones propuestas sean viables y efectivas.
• Diagnóstico de Problemas: Ayudan a diagnosticar problemas en el rendimiento del modelo, como el sobreajuste (overfitting) o el subajuste (underfitting), proporcionando pistas sobre cómo podría mejorarse el modelo.
• Optimización de Modelos: Facilitan la optimización de modelos al proporcionar retroalimentación sobre los cambios en el rendimiento a medida que se ajustan los parámetros del modelo.
• Comunicación de Resultados: Ofrecen una forma estandarizada de comunicar el rendimiento del modelo a las partes interesadas, lo cual es esencial para la aceptación y el uso del modelo en entornos de producción.

Antes de comenzar, es esencial comprender la Importancia de las Métricas de Evaluación

Visión General de las Métricas de Evaluación

Estas métricas evalúan la capacidad de un modelo para clasificar correctamente entre dos o más categorías. Algunas de las métricas más comunes incluyen:

• Precisión (Accuracy): Mide la proporción de predicciones correctas (tanto positivas como negativas) respecto al total de casos examinados.
• Sensibilidad (Recall) o Tasa de Verdaderos Positivos (TPR): Mide la proporción de positivos reales que se identificaron correctamente.
• Especificidad (TNR): Mide la proporción de negativos reales que se identificaron correctamente.
• Valor Predictivo Positivo (VPP) y Negativo (VPN): Indican la proporción de predicciones positivas y negativas que fueron correctas, respectivamente.
• F1-Score: Proporciona un balance entre la precisión y la sensibilidad, útil especialmente cuando las clases están muy desbalanceadas.
• Área bajo la Curva ROC (AUC - ROC): Mide la capacidad del modelo para discriminar entre clases a diferentes umbrales de clasificación.

Las métricas de evaluación se pueden clasificar ampliamente en dos categorías:

Clasificación de Métricas

1- Métricas para Modelos de Clasificación

NOTAS:

1. Cada métrica ofrece una perspectiva única sobre el rendimiento del modelo y la elección de qué métricas utilizar depende en gran medida del contexto específico y de los objetivos del proyecto. 
2. En KNIME, estas métricas se calculan utilizando diversos nodos que se integran fácilmente en el flujo de trabajo del modelo.

Estas métricas evalúan la capacidad de un modelo para predecir valores numéricos continuos. Las métricas comunes incluyen:

• Error Cuadrático Medio (MSE): Promedio de los cuadrados de los errores; es decir, la diferencia cuadrada media entre los valores estimados y los reales.
• Error Absoluto Medio (MAE): Promedio de la diferencia absoluta entre los valores predichos y los reales, proporciona una medida de cuán cerca están las predicciones de los resultados reales sin considerar la dirección.
• Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE): Raíz cuadrada del MSE, proporciona una medida de la magnitud del error en las mismas unidades de la variable de respuesta.
• Coeficiente de Determinación (R²): Muestra la proporción de la variabilidad en la variable dependiente que es predecible a partir de las variables independientes.

Las métricas de evaluación se pueden clasificar ampliamente en dos categorías:

Clasificación de Métricas

2- Métricas para Modelos de Regresión

Nodos para Modelos de Clasificación

Scorer (Classification):

• Descripción: Este nodo compara las etiquetas predichas con las etiquetas verdaderas y calcula varias métricas de rendimiento como la precisión, la matriz de confusión, la sensibilidad, la especificidad, el F1-Score, entre otros.
• Uso: Esencial para obtener una visión general rápida del rendimiento de un clasificador.

Binary Classification Inspector:

• Descripción: Proporciona un análisis detallado de los resultados de la clasificación binaria, incluyendo medidas como el área bajo la curva ROC y la curva de precisión-recuperación (Precision-Recall Curve).
• Uso: Ideal para profundizar en el rendimiento de modelos binarios y visualizar la curva ROC.

ROC Curve:

• Descripción: Genera una curva ROC (Receiver Operating Characteristic) que es útil para visualizar el rendimiento de un clasificador a lo largo de todos los umbrales de clasificación.
• Uso: Ideal para evaluar la capacidad discriminativa de un modelo, especialmente útil en contextos médicos o de diagnóstico.

Nodos para Métricas de Evaluación en KNIME

Nodos para Métricas de Evaluación de Modelos de Regresión

Numeric Scorer:

• Descripción: Calcula métricas clave para la evaluación de modelos de regresión, como MSE, RMSE, MAE, y R².
• Uso: Esencial para cualquier proyecto de modelado de regresión, proporcionando una medida cuantitativa del error y la calidad del ajuste del modelo.

Regression Predictor:

• Descripción: Utiliza un modelo de regresión entrenado para predecir valores basados en nuevos datos y, opcionalmente, compara estos valores predichos con los valores reales para calcular el error.
• Uso: No solo realiza predicciones, sino que también puede ser configurado para evaluar automáticamente las predicciones contra los valores reales.

Linear Correlation

• Descripción: Calcula el coeficiente de correlación de Pearson, que puede ayudar a evaluar la relación lineal entre las variables predichas y las variables objetivo.
• Uso: Útil para entender la fuerza y la dirección de la relación lineal en modelos de regresión.

Nodos para Métricas de Evaluación en KNIME

Conclusión del Tema 1

Dominar las métricas de evaluación te permitirá no solo verificar la eficacia de tus modelos sino también comunicar de manera efectiva el rendimiento y las áreas de mejora necesarias. Este conocimiento es esencial para cualquier proyecto de datos que busque resultados basados en evidencia y decisiones informadas. Estas habilidades permiten a los analistas y científicos de datos desempeñar un papel clave en la dirección estratégica de sus organizaciones, asegurando que las decisiones basadas en datos sean sólidas y justificadas.

Tema 2

Una vez que hemos evaluado los modelos utilizando diversas métricas, el siguiente paso es interpretar esos resultados para entender lo que realmente nos están diciendo sobre el comportamiento y la eficacia del modelo. La interpretación de los resultados obtenidos de los modelos de aprendizaje automático es tan crucial como la construcción del modelo en sí. Por lo anterior se hace imprescindible desarrollar habilidades para traducir resultados técnicos en decisiones y estrategias comprensibles para stakeholders* no técnicos.

Tema 2: Interpretación de Resultados

Los Stakeholders

*Los stakeholders del proyecto son las partes interesadas que pueden influir o verse afectadas por el proyecto en el que estás trabajando. Los participantes pueden provenir de todos los niveles de la organización, desde colaboradores individuales hasta ejecutivos sénior, pero si están involucrados en tu proyecto, son importantes. En el ámbito de la gestión de proyectos, los stakeholders pueden ser: un individuo, grupo u organización que puede influir, ser afectado o percibirse como afectado por una decisión, actividad o resultado de un proyecto.

Objetivos:

• Extracción de Insights Significativos: Transformar datos crudos en información comprensible y accionable que pueda ser utilizada para tomar decisiones informadas.

• Validación del Modelo: Asegurar que el modelo se comporta según lo esperado en diferentes escenarios y con diversos tipos de datos.

• Comunicación Efectiva: Presentar los resultados de una manera que sea fácilmente entendible para todas las partes interesadas, independientemente de su experiencia técnica

Antes de comenzar, es esencial Comprender los Objetivos de la Interpretación de Resultados

Objetivos de la Interpretación de Resultados

Los Dos Componentes Clave de la Interpretación de Resultados

2- Análisis e Interpretación de Métricas de Evaluación

La interpretación de métricas de evaluación en el contexto del aprendizaje automático y la ciencia de datos es un proceso crucial que permite a los analistas y científicos de datos entender el rendimiento y la eficacia de los modelos desarrollados.

Fundamentos de la Interpretación de Resultados

1- Comprensión Estadística

La comprensión estadística es una habilidad fundamental en la ciencia de datos y el análisis de resultados que implica el uso de principios estadísticos para evaluar, interpretar y comunicar los resultados derivados de modelos de datos.

1. Significado Estadístico: La interpretación de los resultados a menudo comienza con la evaluación del significado estadístico. Esto implica entender conceptos como P-value, que ayudan a determinar si los resultados observados son un efecto de las variables manipuladas o simplemente ocurren por casualidad.
2. P-Value (Valor P): Permite determinar el significado estadístico de los resultados. Un P-value es la probabilidad de obtener resultados al menos tan extremos como los resultados observados, bajo la suposición de que la hipótesis nula es cierta. Un P-value bajo (típicamente menor que 0.05) indica que es poco probable que los efectos observados se deban al azar, lo cual sugiere que la hipótesis nula puede ser rechazada.

Comprensión Estadística

Pruebas Médicas: Supongamos que un grupo de científicos está investigando un nuevo medicamento que se supone mejora significativamente el tiempo de recuperación de una enfermedad. La hipótesis nula sería que el medicamento no tiene efecto sobre el tiempo de recuperación en comparación con un placebo.

1. Experimento: Un grupo de pacientes recibe el medicamento y otro grupo recibe un placebo. Después de un tiempo determinado, se mide el tiempo de recuperación de ambos grupos.
2. Resultado: El tiempo medio de recuperación del grupo con el medicamento es significativamente menor.
3. P-Value: Se calcula mediante una prueba estadística (por ejemplo, una t-test). Si el P-value es 0.03, esto significa que hay solo un 3% de probabilidad de observar una diferencia igual o mayor en los tiempos de recuperación bajo la hipótesis nula de que el medicamento no tiene efecto.

P-Value (Valor P): Ejemplos de Caso de Uso

Marketing A/B Testing: Una empresa de e-commerce quiere saber si cambiar el color de su botón de compra de rojo a verde aumentará el número de compras. La hipótesis nula es que el cambio de color no tiene efecto en las tasas de conversión.

• Experimento: La mitad de los visitantes del sitio ven el botón rojo y la otra mitad ve el botón verde.
• Resultado: El botón verde tiene una tasa de conversión ligeramente superior al rojo.
• P-Value: Si después de realizar una prueba estadística el P-value es 0.20, significa que hay una probabilidad del 20% de ver una diferencia en las tasas de conversión al menos tan grande como la observada, dado que el color realmente no tiene efecto. En este caso, la empresa podría decidir que no hay suficiente evidencia para cambiar el color del botón basándose en este resultado.

P-Value (Valor P): Ejemplos de Caso de uso

1. Intervalos de Confianza: Otro concepto importante es el intervalo de confianza, que proporciona un rango dentro del cual podemos esperar que se encuentre el verdadero valor de una estimación con un cierto nivel de confianza (comúnmente el 95%).
2. Definición y Uso: Un intervalo de confianza proporciona un rango estimado de valores que es probable que incluya un parámetro de población desconocido. Un intervalo de confianza del 95%, por ejemplo, significa que si se repitieran los experimentos múltiples veces, aproximadamente el 95% de los intervalos de confianza calculados contendrían el parámetro real.
3. Interpretación: Los intervalos de confianza son útiles para evaluar la precisión de las estimaciones de los modelos. Un intervalo de confianza más estrecho indica una mayor precisión en la estimación del parámetro

Comprensión Estadística

Investigación Médica: Supongamos que un estudio está investigando el efecto de un nuevo tratamiento sobre la presión arterial. Los investigadores quieren estimar cuánto reduce el tratamiento la presión arterial sistólica en promedio.

• Experimento: Un grupo de pacientes recibe el tratamiento durante un mes y se mide su presión arterial antes y después.
• Resultado: El descenso promedio en la presión arterial sistólica es de 8 mmHg.
• Intervalo de Confianza: Los investigadores calculan un intervalo de confianza del 95% para la reducción media, que resulta ser de 6 a 10 mmHg.

Este intervalo de confianza indica que los investigadores están 95% seguros de que el verdadero efecto del tratamiento sobre la población general estará entre 6 y 10 mmHg de reducción en la presión arterial.

Intervalos de Confianza: Ejemplos de Caso de uso

Encuestas de Opinión Pública: Una empresa de encuestas quiere estimar el porcentaje de votantes que favorecen a un candidato político.

• Experimento: Se selecciona aleatoriamente una muestra de votantes y se les pregunta si apoyarán al candidato.
• Resultado: 55% de la muestra indica apoyo al candidato.
• Intervalo de Confianza: La encuesta reporta un intervalo de confianza del 95% de 53% a 57%.

Este intervalo significa que, basándose en la muestra, hay un 95% de confianza de que el porcentaje real de apoyo en toda la población de votantes está entre el 53% y el 57%. Este rango ayuda a comprender la precisión de la estimación del apoyo al candidato y es crucial para tomar decisiones estratégicas en campañas políticas.

Intervalos de Confianza: Ejemplos de Caso de uso

1. Decisiones Empresariales: 
2. En el sector empresarial, la interpretación precisa de los resultados puede influir en decisiones críticas como entrar en nuevos mercados, ajustar estrategias de precios o desarrollar nuevos productos.
3. Salud Pública: 
4. En la medicina, la interpretación de los modelos puede ayudar a diagnosticar enfermedades más precisamente o a predecir brotes epidemiológicos, lo que a su vez puede guiar la distribución de recursos médicos.

Aplicación Práctica de la Interpretación de Métricas

Conclusión del Tema 2

Los fundamentos de la interpretación de resultados son esenciales para cualquier profesional de datos, no solo para validar la precisión de sus modelos sino para transformar datos brutos en decisiones informadas y estrategias efectivas. Dominar estas habilidades no solo implica comprender los números generados por los modelos, sino también contextualizar estos números dentro del problema específico que se está abordando, y entender cómo pueden influir en las decisiones futuras.

Tema 3

Introducción

La optimización y el ajuste de modelos son pasos esenciales en el desarrollo de modelos de aprendizaje automático eficaces. Este proceso implica modificar y afinar los parámetros del modelo para mejorar su rendimiento y asegurar que funcione bien en diversos escenarios y datos.

Tema 3:  Optimización y Ajuste de modelos

Objetivo El objetivo de la optimización y ajuste de modelos en el contexto del aprendizaje automático es mejorar y perfeccionar el rendimiento de los modelos de predicción o clasificación para asegurar que sean efectivos, eficientes y apropiados para los datos y contextos específicos a los que se aplicarán. Este proceso es esencial para maximizar la precisión, la generalización y la utilidad de los modelos en tareas de análisis de datos reales.

Antes de comenzar, es esencial conocer el objetivo de la Optimización y Ajuste de Modelos

Objetivo de la Optimización y Ajuste de modelos

Metas Principales de la Optimización y Ajuste de modelos Mejorar la Precisión del Modelo: Incrementar la capacidad del modelo para hacer predicciones correctas.  Aumentar la Generalización: Asegurar que el modelo no solo funcione bien en los datos sobre los que se entrenó, sino también en nuevos datos o en diferentes subconjuntos de datos.  Optimizar el Uso de Recursos: Ajustar el modelo para que utilice los recursos de manera eficiente, lo que incluye minimizar el tiempo de entrenamiento y el uso de memoria, sin comprometer la calidad de las predicciones.  Adaptar el Modelo a Cambios en los Datos: Modificar el modelo en respuesta a cambios en los patrones de los datos o en las condiciones del entorno.  Facilitar la Interpretabilidad y la Explicabilidad: Hacer ajustes en el modelo que no solo mejoren su rendimiento, sino que también hagan que sus decisiones y funcionamiento sean más interpretables y fáciles de explicar a los stakeholders.

Características de los Parámetros

• Internos: Son modificados directamente por el modelo durante el entrenamiento (por ejemplo, los pesos en una red neuronal).
• Externos (Hiperparámetros): Establecidos por el científico de datos antes del entrenamiento (por ejemplo, tasa de aprendizaje, número de árboles en un modelo de bosque aleatorio).

Definición de Parámetros Los parámetros en aprendizaje automático son las configuraciones internas de un modelo que son aprendidas de los datos durante el entrenamiento. Son valores que el modelo utiliza para hacer sus predicciones y son ajustados a través del proceso de aprendizaje. Sin embargo, en la definición de parámetros también se incluyen los llamados hiperparámetros, que son las configuraciones externas al modelo y no se aprenden del proceso de entrenamiento, pero que deben ser establecidos antes de este.

Fundamentos de la Optimización y Ajuste de modelos

Métodos Comunes de Optimización

• Búsqueda en Cuadrícula (Grid Search): Este método implica definir un 'grid' de hiperparámetros y evaluar el rendimiento del modelo para cada combinación posible. Es un enfoque exhaustivo que garantiza que se prueban todas las combinaciones, pero puede ser computacionalmente costoso.
• Búsqueda Aleatoria (Random Search): Similar a la búsqueda en cuadrícula, pero en lugar de probar todas las combinaciones posibles, se seleccionan combinaciones al azar. Esto puede ser más eficiente, especialmente cuando el número de hiperparámetros es grande.
• Optimización Bayesiana: Utiliza modelos probabilísticos para seleccionar la siguiente combinación de hiperparámetros a evaluar basándose en los resultados anteriores. Es una técnica más sofisticada que puede ser más eficiente que los métodos de búsqueda en cuadrícula o aleatoria.

Técnicas de Optimización Las técnicas de optimización se refieren a los métodos utilizados para seleccionar la mejor combinación de hiperparámetros y ajustes del modelo que resulten en el rendimiento óptimo. La optimización se enfoca en mejorar la capacidad predictiva del modelo y su capacidad de generalización a nuevos datos, minimizando una función de coste o pérdida.

Fundamentos de la Optimización y Ajuste de Modelos

En síntesis:  La Definición de Parámetros establece las condiciones bajo las cuales un modelo aprenderá de los datos, mientras que las Técnicas de Optimización son los métodos utilizados para encontrar la mejor configuración de esos parámetros para maximizar el rendimiento del modelo. Juntos, juegan un papel vital en el desarrollo de modelos robustos y precisos en aprendizaje automático.

Fundamentos de la Optimización y Ajuste de Modelos

Sobreajuste vs. Subajuste en la Optimización y Ajuste de Modelos El sobreajuste y el subajuste son dos de los problemas más comunes que pueden surgir en el modelado predictivo y representan dos extremos de error en el ajuste de modelos a datos. Sobreajuste (Overfitting):

• Descripción: El sobreajuste ocurre cuando un modelo aprende tanto los detalles como el ruido de los datos de entrenamiento hasta el punto de que impacta negativamente en su capacidad para generalizar a nuevos datos. Esencialmente, el modelo se ha ajustado demasiado a los datos específicos que se le proporcionaron, incluyendo las anomalías y las fluctuaciones aleatorias.
• Causas: Puede ser causado por tener demasiados parámetros (alta complejidad del modelo) en relación con la cantidad de datos de entrenamiento, o por no tener una regularización adecuada.

Subajuste (Underfitting):

• Descripción: El subajuste se produce cuando un modelo es demasiado simple para capturar la estructura subyacente de los datos. No aprende suficientemente de los datos de entrenamiento y, por tanto, tampoco puede generalizar bien a nuevos datos.
• Causas: Puede ser el resultado de un modelo demasiado simple, no tener suficientes parámetros o características, o entrenamiento insuficiente.

Conceptos Básicos de Optimización y Ajuste

Validación Cruzada La validación cruzada es una técnica de evaluación de modelos que busca asegurar la robustez y la capacidad de generalización de un modelo. Es esencial para evitar tanto el sobreajuste como el subajuste y se utiliza para estimar cómo el modelo predictivo se desempeñará en la práctica.

• Proceso: La técnica implica dividir el conjunto de datos en múltiples subconjuntos o "pliegues". El modelo se entrena en todos los pliegues excepto en uno, que se utiliza para la validación. Este proceso se repite varias veces, rotando el pliegue de validación, y luego se promedian los resultados para obtener una estimación más fiable del rendimiento del modelo.
• Tipos Comunes: Existen varias formas de validación cruzada, incluyendo la validación cruzada de K-pliegues (K-fold), donde K es el número de grupos en los que se divide el conjunto de datos; y la validación cruzada de Dejar-Uno-Fuera (Leave-One-Out), donde cada muestra se usa una vez como un conjunto de datos de prueba único.

La validación cruzada se emplea comúnmente junto con técnicas de optimización, como la búsqueda en cuadrícula, para determinar los mejores hiperparámetros de un modelo. Se convierte en un componente integral del flujo de trabajo de modelado predictivo y es una práctica estándar en la evaluación de modelos antes de su implementación final.

Conceptos Básicos de Optimización y Ajuste

En síntesis: El sobreajuste y el subajuste son dos problemas opuestos en la optimización de modelos. Y la validación cruzada es una técnica utilizada para evaluar la capacidad de generalización de un modelo y es un remedio eficaz tanto para el sobreajuste como para el subajuste. La relación entre el sobreajuste/subajuste y la validación cruzada es, por tanto, de equilibrio y verificación. La validación cruzada ayuda a detectar estos problemas al proporcionar una métrica de rendimiento más realista, permitiendo a los científicos de datos ajustar y optimizar el modelo de forma más efectiva.

Conceptos Básicos de Optimización y Ajuste

1. Búsqueda en Cuadrícula (Grid Search)
2. Descripción: KNIME implementa la búsqueda en cuadrícula a través del nodo "Parameter Optimization Loop Start", permitiendo la definición de una cuadrícula de hiperparámetros. Los usuarios pueden especificar una lista de valores para cada hiperparámetro y KNIME evaluará sistemáticamente todas las combinaciones posibles.
3. Aplicación: Utilizado para encontrar la mejor combinación de parámetros que maximice el rendimiento del modelo.

2. Búsqueda Aleatoria (Random Search)

• Descripción: A diferencia de la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria explora el espacio de parámetros al seleccionar combinaciones al azar dentro de un rango especificado. Esta técnica puede ser implementada en KNIME usando scripts personalizados o extensiones.
• Aplicación: Ofrece una alternativa más eficiente cuando el espacio de búsqueda es grande y se quiere reducir el tiempo de cálculo.

3. Optimización Bayesiana

• Descripción: Aunque no es una característica nativa de KNIME, la optimización bayesiana puede integrarse a través de extensiones o la integración con Python o R, permitiendo el uso de modelos probabilísticos para seleccionar los siguientes hiperparámetros a probar.
• Aplicación: Busca una manera eficiente de navegar el espacio de parámetros basándose en el rendimiento pasado para informar la selección futura.

Ejemplos de Técnicas de Optimización y Ajuste en KNIME

Caso de Estudio 1: Optimización de un Modelo de Predicción de Fraude Bancario

• Contexto: Una institución financiera estaba utilizando un modelo de aprendizaje automático para predecir y prevenir fraudes en transacciones bancarias. Sin embargo, el modelo original tenía un alto número de falsos positivos, lo que provocaba inconvenientes a los clientes y sobrecarga en los equipos de revisión.
• Problema: El modelo estaba sobreajustado, funcionando bien en datos de entrenamiento pero mal en datos no vistos, y no equilibraba adecuadamente la precisión y el recall, lo que resultaba en la identificación incorrecta de transacciones legítimas como fraudulentas.
• Optimización y Ajuste: Se realizó una revisión completa del modelo, donde se ajustaron los hiperparámetros mediante una búsqueda en cuadrícula y se empleó la validación cruzada para evaluar los cambios. Además, se introdujo una regularización más fuerte para evitar el sobreajuste y se ajustaron los umbrales de clasificación para mejorar la precisión sin sacrificar el recall.
• Resultados: Como resultado de la optimización, el modelo mostró una mejora significativa en la capacidad de generalización, reduciendo los falsos positivos en un 25% y manteniendo una alta tasa de detección de transacciones fraudulentas. La satisfacción del cliente mejoró debido a la disminución de las interrupciones y los equipos de revisión pudieron concentrarse en casos de fraude más probables, optimizando recursos y tiempo.

Casos Prácticos y Aplicaciones

Break (10 minutos)

Actividad 1

Vamos a la Actividad 01. Del  HANDOUT de la Sesión 03

Ahora, nos embarcaremos en el ejercicio práctico diseñado para consolidar y aplicar los conocimientos adquiridos en los tres temas principales del Módulo 3: Métricas de Evaluación, Interpretación de Resultados y Optimización y Ajuste de Modelos utilizando la plataforma KNIME Analytics. Con este ejercicio, tendrás la oportunidad de evaluar, interpretar y optimizar modelos en KNIME, equipándote con las habilidades necesarias para llevar a cabo estas tareas esenciales en cualquier proyecto de ciencia de datos. Al completar este ejercicio, estarás mejor preparado para implementar modelos más precisos y efectivos en sus propios entornos de trabajo.

Reforzamiento

A lo largo del Módulo 3, hemos explorado cómo evaluar, interpretar y optimizar modelos de aprendizaje automático utilizando KNIME.  Este proceso es fundamental para garantizar que los modelos no solo sean teóricamente sólidos sino también prácticamente efectivos y adaptados a necesidades específicas.  Vamos a reforzar los insights clave adquiridos durante el curso para asegurar que estos conceptos fundamentales sean bien entendidos y aplicables.

Reforzamiento

Insights Clave del Módulo

1. Precisión y Confiabilidad:

Hemos aprendido que evaluar un modelo con métricas adecuadas es crucial para verificar su precisión y confiabilidad en diferentes condiciones y con varios tipos de datos. Esto asegura que el modelo es robusto y puede generalizar bien más allá de los datos de entrenamiento.

1. Métricas Diversas para Diversos Objetivos:

Cada modelo puede requerir un conjunto diferente de métricas de evaluación, dependiendo de los objetivos específicos del análisis y del contexto de aplicación. Comprender cuándo usar precisión, recall, AUC-ROC, MSE, o R² es esencial para una evaluación efectiva.

1. La Importancia de la Evaluación Rigurosa de Modelos

Insights Clave del Módulo

1. Más Allá de los Números:

La capacidad de interpretar los resultados va más allá de comprender números; implica traducir esos números en decisiones y acciones concretas. Este módulo ha destacado la importancia de convertir los resultados analíticos en insights comprensibles y aplicables.

1. Comunicación Efectiva:

Se ha enfatizado cómo una interpretación adecuada incluye la habilidad de comunicar los hallazgos a audiencias no técnicas, facilitando la toma de decisiones informadas basadas en los datos.

2. El Poder de la Interpretación de Resultados

Insights Clave del Módulo

1. Mejora Continua:

La optimización y el ajuste de modelos son procesos continuos que buscan mejorar la precisión y la eficacia de los modelos. Hemos explorado cómo técnicas como la selección de características, la regularización y la validación cruzada pueden ajustar los modelos para mejorar su rendimiento.

1. Adaptabilidad:

La capacidad de ajustar y optimizar modelos es fundamental para mantenerlos relevantes y efectivos frente a cambios en las condiciones de datos o en los requisitos empresariales.

3. Optimización y Ajuste de Modelos

Aplicando los Insights

La implementación de estos insights en escenarios reales puede mejorar significativamente la calidad de los análisis y la efectividad de los modelos de aprendizaje automático:

• Pruebas Continuas
• Adaptación a Nuevos Desafíos:

Estrategias de Reforzamiento

Quiz

¡Veamos qué tan rápido puedes responder! Ingresa por medio del QR O bien, desde la siguiente URL: https://www.menti.com/alcbu1wzhbar

Mentimeter

Evaluación de aprendizajes

Wrap up

A lo largo del Módulo 3, hemos explorado cómo evaluar, interpretar y optimizar modelos de aprendizaje automático utilizando la plataforma KNIME. Logros Clave

• Evaluación de Modelos
• Interpretación de Resultados
• Optimización y Ajuste de Modelos

Wrap Up del Módulo 3: Evaluación de Modelos y Análisis de Resultados

Fomentar la Curiosidad

Te alentamos a que sigas explorando y experimentando con KNIME y otras herramientas. Participa en comunidades en línea, asiste a workshops y sigue cursos adicionales para mantener tus habilidades actualizadas y relevantes. El campo de la ciencia de datos está en constante evolución y tu crecimiento profesional depende de tu capacidad para mantener el ritmo con las nuevas tecnologías y metodologías.

Importancia de la Práctica Continua

La teoría y las técnicas que hemos cubierto en este módulo son solo el comienzo. La práctica continua y la aplicación de estos conocimientos en proyectos reales son fundamentales para dominar realmente el arte y la ciencia de la ciencia de datos. Cada conjunto de datos es diferente y cada modelo presenta nuevos desafíos y oportunidades de aprendizaje.

Reflexiones y Aprendizaje

A medida que avanzamos hacia los módulos finales de este curso, los aliento a reflexionar sobre cómo pueden integrar los conocimientos adquiridos en este módulo en su trabajo diario y en sus aspiraciones profesionales futuras. El análisis de datos es un campo dinámico y en constante evolución, y estar al día con las mejores prácticas en evaluación y optimización de modelos es esencial para mantenerse relevante en la industria. Gracias por su dedicación y esfuerzo en este módulo. Esperamos que estos conocimientos sean un trampolín para futuros éxitos y que continúen explorando con curiosidad y pasión los desafíos y oportunidades en el análisis de datos. ¡Nos vemos en el próximo módulo, donde continuaremos construyendo sobre estas bases, explorando técnicas más avanzadas y desbloqueando aún más el potencial del análisis de datos y el Machine Leaerning!

Agradecimiento y Motivación para el Futuro