Conjuntos de datos pequeños: cómo maximizar su uso
En el vertiginoso campo de la inteligencia artificial, la innovación y la búsqueda del rendimiento ocupan constantemente un lugar central. Recientemente, la empresa china de inteligencia artificial Búsqueda profunda cambió el panorama al destronar Chat GPT como la aplicación gratuita más descargada en la App Store de Apple. Desde su lanzamiento a finales de 2022, ChatGPT ha dominado el campo de la IA, a pesar de la creciente competencia de gigantes como Google, Meta y Anthropic. Sin embargo, el meteórico ascenso de DeepSeek indica un posible cambio de paradigma en la industria de la inteligencia artificial, ya que este modelo ya está atrayendo la atención no solo por su impresionante rendimiento sino también por su enfoque estratégico de los datos.
Fundada en julio de 2023 por Liang Wenfeng en Hangzhou, DeepSeek se hizo un nombre rápidamente. Les Puntos de referencia Estudios recientes muestran que su modelo lingüístico de tercera generación (LLM V3) ha superado a los de las principales empresas tecnológicas estadounidenses, a la vez que se desarrolla a costes significativamente inferiores, según las declaraciones de sus fundadores. Esta hazaña despertó mucho interés y dudas sobre cómo una joven empresa emergente podría lograr lo que parecía imposible. La respuesta, como señaló el director ejecutivo de Salesforce, Mark Benioff, no solo está en la tecnología en sí misma, sino en los datos y metadatos que lo alimentan. Al llamar a DeepSeek como»Oro profundo«, dijo Benioff: «El verdadero valor de la IA no reside en la interfaz de usuario ni en el modelo. ¿La fortuna del mañana? ¡Está en nuestros datos!»
Esta perspectiva pone de relieve una conciencia cada vez mayor dentro de la comunidad de IA: La importancia de los conjuntos de datos, y en particular pequeños conjuntos de datos para prescindir de infraestructuras informáticas costosas y que consumen mucha energía. Nada nuevo, hace varios años, el emérito Andrew Ng ya mencionaba este tema en su blog (consulte el artículo disponible en esta dirección).
En resumen, si bien la atención se ha centrado durante mucho tiempo en la escala de los modelos y la potencia informática, ahora la atención se centra en la calidad y la especificidad de los datos utilizados para entrenar estos modelos. Los conjuntos de datos pequeños, que a menudo se subestiman en favor de las grandes bases de datos, tienen un potencial único para satisfacer aplicaciones específicas, mejorar la eficiencia y permitir el desarrollo de la inteligencia artificial incluso en entornos con recursos limitados.
💡 En este artículo, exploraremos Por qué los pequeños conjuntos de datos se están convirtiendo en la piedra angular del progreso de la IA, cómo se comparan con los grandes conjuntos en términos de utilidad e impacto, y qué lecciones se pueden aprender de pioneros como DeepSeek (quien, por cierto, no usó necesariamente conjuntos de datos pequeños, ¡pero ese es otro debate, ya que los datos de entrenamiento utilizados aún no se conocen al momento de escribir este artículo!). Tanto si eres un entusiasta de la IA, un científico de datos o simplemente tienes curiosidad, ¡comprender el papel de los pequeños conjuntos de datos en los desarrollos de la IA ofrece valiosas perspectivas sobre el futuro de la IA y su potencial!
¿Qué es un conjunto de datos pequeño?
En el mundo de los macrodatos y la inteligencia artificial, a menudo escuchamos hablar de la importancia de los grandes conjuntos de datos. Sin embargo, los pequeños conjuntos de datos desempeñan un papel igualmente importante en muchas áreas. Pero, ¿qué queremos decir exactamente con»Conjunto de datos pequeño«?
Un conjunto de datos pequeño se define generalmente como un conjunto de datos que contiene un número relativamente pequeño de observaciones o muestras (es decir, pocos datos sin procesar, enriquecidos con un número limitado de metadatos). Si bien la definición exacta puede variar según el contexto, un conjunto de datos generalmente se considera «pequeño» cuando contiene menos de unos pocos miles de entradas. Estos conjuntos pueden provenir de diversas fuentes, como experimentos científicos, encuestas a pequeña escala o recopilaciones de datos limitadas a un área específica.
💡 Es importante tener en cuenta que el tamaño de un conjunto de datos es relativo al campo de aplicación y al problema a resolver. Por ejemplo, en el campo de la genómica, un conjunto de 1000 secuencias de ADN podría considerarse pequeño, mientras que en un estudio sociológico local, el mismo número de participantes podría considerarse sustancial. ¡Por lo tanto, el concepto de «conjunto de datos pequeño» depende del contexto y de los estándares específicos de cada disciplina!
-hand-innv.png)
Los beneficios de los conjuntos de datos pequeños
Al contrario de lo que podría pensarse, los conjuntos de datos pequeños tienen numerosas ventajas que los hacen valiosos en muchas situaciones. Algunos de estos beneficios incluyen:
1. Facilidad de recopilación y gestión
Por lo general, los conjuntos de datos pequeños son más rápidos y menos costosos de recopilar. Requieren menos recursos en términos de tiempo, dinero y mano de obra, lo que los hace accesibles a más personas.
2. Velocidad de análisis
Con menos datos que procesar, los análisis se pueden realizar con mayor rapidez, lo que permite realizar iteraciones y ajustes más frecuentes en el proceso de investigación y desarrollo de la IA.
3. Mejor comprensión de los datos
Los conjuntos de datos más pequeños permiten una exploración más profunda y una comprensión más precisa de cada punto de datos. Esto puede llevar a Perspectivas datos cualitativos valiosos que podrían perderse en el análisis de grandes volúmenes de datos.
4. Flexibilidad y agilidad
Los conjuntos de datos pequeños ofrecen más flexibilidad para experimentar y ajustar hipótesis. Es más fácil cambiar la configuración o reorientar el estudio si es necesario.
5. Reducción de ruido
En algunos casos, los conjuntos de datos pequeños pueden contener menos ruido o errores, especialmente si se ensamblan cuidadosamente y, por lo tanto, son más cualitativos. Estos conjuntos de datos se pueden utilizar para desarrollar modelos más precisos y fiables.
Desafíos y limitaciones de los conjuntos de datos pequeños
Si bien los conjuntos de datos pequeños tienen muchos beneficios, no están exentos de desafíos y limitaciones. Comprender estos aspectos es muy importante para utilizar estos conjuntos de datos de manera eficaz:
1. Representatividad limitada
Uno de los principales desafíos de los conjuntos de datos pequeños es su capacidad limitada para representar a una población más grande. Existe un mayor riesgo de sesgo muestral, lo que puede llevar a conclusiones erróneas si no se tiene cuidado.
2. Poder estadístico reducido
Con menos datos, el poder estadístico de los análisis se reduce con frecuencia. Esto significa que puede ser más difícil detectar los efectos sutiles o sacar conclusiones estadísticamente significativas.
3. Sensibilidad a los valores atípicos
Los conjuntos de datos pequeños son más sensibles a los valores atípicos o a los errores de medición. Un único punto de datos incorrecto puede tener un impacto desproporcionado en los resultados del análisis.
4. Límites en la aplicación de ciertas técnicas de análisis
Algunas técnicas de análisis avanzadas, especialmente en el campo del aprendizaje automático, requieren grandes cantidades de datos para ser eficaces. Los conjuntos de datos pequeños pueden limitar el uso de estos métodos.
5. Riesgo de sobreaprendizaje
En el contexto del aprendizaje automático, es más probable que los modelos entrenados en conjuntos de datos pequeños sobreaprender, es decir, adaptarse demasiado a los datos de entrenamiento a expensas de la generalización.
Técnicas para maximizar el uso de conjuntos de datos pequeños
Ante los desafíos que plantean los pequeños conjuntos de datos, hemos desarrollado varias técnicas para aprovecharlos al máximo. Estos son algunos enfoques que recomendamos con frecuencia a nuestros clientes:
1. Validación cruzada
Esta técnica permite evaluar el rendimiento de los modelos en pequeños conjuntos de datos. Implica dividir los datos en subconjuntos, entrenar el modelo en algunos y probarlo en otros, repitiendo el proceso varias veces. Esto permite una estimación más sólida del rendimiento del modelo.
2. Aumento de datos
En algunas áreas, como el procesamiento de imágenes, podemos aumentar artificialmente el tamaño del conjunto de datos creando nuevas instancias basadas en los datos existentes. Por ejemplo, recortando, recortando o alterando ligeramente las imágenes originales.
3. Técnicas de regularización
Para evitar el sobreaprendizaje, solemos utilizar métodos de regularización como la regularización L1 (Lazo) o L2 (Cresta). Estas técnicas reducen la función de pérdida del modelo, lo que fomenta la simplicidad y reduce el riesgo de sobreaprendizaje.
4. Transferir el aprendizaje
Este enfoque, el transferir el aprendizaje, consiste en utilizar un modelo previamente entrenado en un conjunto de datos grande y refinarlo en nuestro conjunto de datos pequeño. Esto permite aprovechar los conocimientos adquiridos sobre grandes volúmenes de datos, incluso cuando nuestros propios datos son limitados.
5. Uso de un clasificar para enriquecer el conjunto de datos
Por último, una estrategia poderosa (que vemos cada vez más) es explotar un clasificar para transformar un conjunto de datos pequeño en un conjunto más grande.
Ejemplo de enfoque:
- Seleccione un subconjunto representativo de 5000 muestras bien etiquetadas.
- Entrena a clasificar en estos datos para crear un modelo inicial. A continuación, aplique esto clasificar en un conjunto mayor de datos sin etiquetar, en lotes de 5000 muestras.
- Corrija manualmente los errores después de cada iteración y supervise la mejora de la precisión del modelo.
- Comenzando con una precisión de alrededor del 70 al 80%, este proceso iterativo permite enriquecer progresivamente el conjunto de datos y, al mismo tiempo, reducir los errores. Este enfoque es ideal para los casos en los que la recopilación manual a gran escala es difícil o costosa.
Áreas de aplicación para conjuntos de datos pequeños
Los conjuntos de datos pequeños son útiles en muchas áreas, a menudo cuando la recopilación de datos a gran escala es difícil, lenta, cara o simplemente imposible. Estas son algunas áreas en las que vemos con frecuencia el uso efectivo de conjuntos de datos pequeños:
1. Investigación médica
En los estudios clínicos, especialmente para las enfermedades raras, los investigadores suelen trabajar con un número limitado de pacientes. Estos pequeños conjuntos de datos son fundamentales porque los datos son poco frecuentes: permiten comprender los mecanismos de la enfermedad y desarrollar nuevos tratamientos.
2. Ecología y conservación
Los estudios de especies raras o en peligro de extinción suelen incluir muestras de tamaños pequeños. Sin embargo, estos datos limitados son esenciales para la conservación y la gestión de la biodiversidad.
3. Estudios de mercado para pequeñas empresas
Las pequeñas empresas o las nuevas empresas a menudo no tienen los recursos para realizar estudios de mercado a gran escala. Por lo tanto, se basan en pequeños conjuntos de datos para obtener Perspectivas en sus clientes y en el mercado.
4. Psicología y ciencias del comportamiento
Los estudios de comportamiento a menudo involucran muestras relativamente pequeñas debido a las restricciones de reclutamiento y la complejidad de los protocolos experimentales.
5. Ingeniería y control de calidad
En los procesos de prueba de productos o control de calidad, a menudo trabajamos con muestras limitadas por motivos de costo o tiempo.
6. Astronomía
A pesar del progreso tecnológico, algunos fenómenos astronómicos raros solo se pueden observar un número limitado de veces, lo que resulta en pequeños conjuntos de datos valiosos.
7. Estudios piloto e investigación exploratoria
En muchas áreas, los estudios piloto con muestras pequeñas se utilizan para probar la viabilidad y refinar las hipótesis antes de realizar estudios a mayor escala.
Comparación entre conjuntos de datos pequeños y grandes
La comparación entre conjuntos de datos pequeños y conjuntos de datos grandes (o»Big data«) es un tema de debate frecuente en el mundo del análisis de datos. Cada enfoque tiene puntos fuertes y débiles, y la elección entre los dos a menudo depende del contexto específico de un estudio o proyecto. Este es un cuadro comparativo que destaca las principales diferencias:
Es importante tener en cuenta que estas comparaciones son generales y pueden variar según situaciones específicas. En muchos casos, el enfoque ideal es combinar los beneficios de ambos tipos de conjuntos de datos:
- 1. Utilice conjuntos de datos pequeños para análisis exploratorios rápidos y estudios piloto
- 2. Valide hipótesis y modelos en conjuntos de datos más grandes siempre que sea posible
- 3. Utilice técnicas de muestreo inteligentes para extraer pequeños conjuntos de datos representativos de grandes volúmenes de datos.
Al final, el valor de un conjunto de datos depende no solo de su tamaño, sino también de su calidad, su relevancia para la pregunta que se hace y la forma en que se analiza e interpreta.
Casos prácticos: leídos en la prensa, algunos éxitos con conjuntos de datos pequeños
Para ilustrar el poder de los conjuntos de datos pequeños, veamos algunos estudios de casos en los que el uso cuidadoso de los conjuntos de datos pequeños ha llevado a descubrimientos importantes o aplicaciones innovadoras:
1. Descubrimiento del exoplaneta TRAPPIST-1e
En 2017, un equipo de astrónomos descubrió un exoplaneta potencialmente habitable, TRAPPIST-1a, utilizando un conjunto de datos relativamente pequeño. Su análisis se basó en solo 70 horas de observaciones del telescopio espacial Spitzer. A pesar del tamaño limitado de los datos, los investigadores pudieron identificar con precisión las características de este planeta.
2. Predicción temprana de la enfermedad de Alzheimer
Un estudio realizado por investigadores de la Universidad de San Francisco utilizó un pequeño conjunto de datos de solo 65 pacientes para desarrollar un modelo de aprendizaje automático que pudiera predecir la enfermedad de Alzheimer con una precisión del 82% hasta seis años antes del diagnóstico clínico. Este estudio demuestra cómo los datos limitados pero de alta calidad pueden conducir a avances significativos en el campo de la medicina.
3. Optimización de la producción agrícola
Una startup agrícola utilizó un pequeño conjunto de datos de 500 muestras de suelo desarrollar un modelo predictivo de la calidad de los cultivos. Al combinar estos datos con la información meteorológica y la transferencia de técnicas de aprendizaje, esta empresa emergente pudo crear un sistema de recomendaciones preciso para los agricultores, lo que mejoró significativamente los rendimientos en varias regiones.
4. Mejorar la seguridad vial
Un municipio analizó un conjunto de datos de solo 200 accidentes de tráfico para identificar los principales problemas de seguridad. A pesar del tamaño limitado de la muestra, el análisis en profundidad de cada caso permitió identificar factores de riesgo específicos e implementar medidas específicas, reduciendo la tasa de accidentes en un 30% en un año.
5. Desarrollo de nuevos materiales
Los investigadores de la ciencia de los materiales utilizaron un pequeño conjunto de datos de 150 compuestos para entrenar un modelo que permitiera predecir las propiedades de las nuevas aleaciones metálicas. Mediante el uso de técnicas de aprendizaje por transferencia y aumento de datos, pudieron predecir con éxito las características de los nuevos materiales, lo que aceleró considerablemente el proceso de desarrollo.
En conclusión: la creciente importancia de los pequeños conjuntos de datos
A medida que exploramos pequeños conjuntos de datos, queda claro que su importancia en el panorama del análisis de datos crece constantemente. Si bien la era de Big data ha revolucionado muchos campos, incluida la inteligencia artificial. Estamos viendo un interés renovado en los pequeños conjuntos de datos y la optimización, en lugar del uso de GPU en masa, por varias razones:
- 1. Accesibilidad : los conjuntos de datos pequeños son más accesibles para un mayor número de organizaciones e individuos. Por lo tanto, los conjuntos de datos pequeños democratizan la adopción y el desarrollo de la IA: ¡la IA es accesible para todos!
- 2. Iteración rápida : permiten ciclos de análisis y experimentación más rápidos, que son esenciales en un mundo en el que se requiere agilidad.
- 3. Centrarse en la calidad : el uso de conjuntos de datos pequeños alienta a prestar especial atención a la calidad y la relevancia de cada punto de datos.
- 4. Ética y confidencialidad : en un contexto de creciente preocupación por la privacidad de los datos, los conjuntos de datos pequeños suelen ofrecer una alternativa más ética y menos intrusiva.
- 5. Complementariedad con big data : lejos de competir, los pequeños conjuntos de datos y los macrodatos suelen ser complementarios y ofrecen perspectivas diferentes y gratificantes.
- 6. Innovación metodológica : los desafíos que plantean los pequeños conjuntos de datos estimulan la innovación en los métodos analíticos, lo que beneficia a todo el campo de la ciencia de datos.
¿Está preparado para aprovechar el poder de los pequeños conjuntos de datos en sus proyectos? Póngase en contacto con nosotros hoy para saber cómo podemos desarrollar conjuntos de datos de cualquier tamaño para usted. Juntos, transformemos sus datos en Perspectivas ¡procesables, en datos de entrenamiento para sus IA y en ventajas competitivas!
