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Estrategias de transformación de datos para eliminar la heterogeneidad
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Haebom
Autor
Sangbong Yoo, Jaeyoung Lee, Chanyoung Yoon, Geonyeong Son, Hyein Hong, Seongbum Seo, Soobin Yim, Chanyoung Jung, Jungsoo Park, Misuk Kim, Yun Jang
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Este artículo ofrece una revisión exhaustiva de la transformación de datos, que cobra cada vez mayor importancia con el desarrollo de la inteligencia artificial (IA). La heterogeneidad de los datos es un problema causado por diversos factores y, en particular, suele requerir la intervención de expertos debido a las diferencias en los formatos de datos. Las metodologías existentes tienden a ignorar la importancia de la transformación de datos, centrándose principalmente en las diferencias en la estructura y el esquema de los datos. Este artículo categoriza y presenta sistemáticamente estrategias para abordar el origen de la heterogeneidad de los datos y las diversas diferencias en sus formatos, y destaca los desafíos específicos de cada estrategia. La transformación de datos es esencial para mejorar la eficiencia del aprendizaje de la IA y ajustar los formatos de entrada a los diversos modelos de IA. La selección de una técnica de transformación adecuada desempeña un papel fundamental en la preservación de detalles importantes de los datos.
Takeaways, Limitations
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Takeaways: Proporciona una comprensión sistemática de las estrategias de transformación de datos para resolver problemas de heterogeneidad. Enfatiza la importancia de los procesos de preparación de datos para el aprendizaje y la aplicación eficientes de modelos de IA. Al presentar diversas estrategias para resolver diferencias en diversos formatos de datos, puede ayudar a resolver problemas prácticos.
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Limitations: Este documento se centra en la clasificación e introducción de estrategias de transformación de datos, por lo que no proporciona una guía específica para comparar el rendimiento de cada estrategia ni para seleccionar la óptima. No abarca estrategias especializadas de transformación de datos para modelos de IA o sectores específicos. No incluye validación experimental ni estudios de caso con conjuntos de datos reales.
