Tabla de contenido:
Definición - ¿Qué significa caracterización?
La caracterización es una metodología de big data que se utiliza para generar parámetros descriptivos que describen efectivamente las características y el comportamiento de un elemento de datos en particular. Esto se usa luego en algoritmos de aprendizaje no supervisados para encontrar patrones, grupos y tendencias sin incorporar etiquetas de clase que puedan tener sesgos. Tiene sus usos en el análisis de conglomerados e incluso en el aprendizaje profundo.
Techopedia explica la caracterización
La caracterización de Big Data es una técnica para transformar datos en bruto en información útil, que se utiliza en algoritmos de aprendizaje automático y minería de datos. La caracterización esencialmente genera representaciones condensadas de cualquier contenido de información oculto dentro de los datos. Por lo tanto, se puede usar como un medio para medir y rastrear eventos, cambios y nuevos comportamientos emergentes en grandes flujos de datos dinámicos.
Algunos beneficios de la caracterización:
- Puede generar métricas útiles para rastrear y medir eventos y anomalías en conjuntos de datos
- Crea pequeñas representaciones de información esencial.
- Realiza rápidamente la conversión de datos a información, lo que acerca a la industria a la transformación completa de datos a información a conocimiento
- Es útil para indexar y etiquetar objetos específicos, eventos y otras características en una recopilación de datos
