¿Cómo utilizar Tensorflow para predecir el tipo de datos de una columna en un archivo CSV?
Quiero construir un modelo para predecir el tipo de datos de las columnas en un archivo CSV dado basado en el patrón de datos que contiene. Mi caso de uso es analizar el archivo CSV y cargarlo en un RDBMS, por lo tanto, el tipo de datos es muy importante.
Soy muy nuevo en AI/ML, pero creo que debería poder construir un modelo donde pueda alimentar uno o más datos de muestra y el modelo los clasificará en, – cadena, fecha, booleano, número, etc.
Mientras trato de buscar esto en Google, solo veo artículos relacionados con formatos de datos y carga de datos desde CSV a Tensorflow, pero no este caso de uso. Cualquier referencia aquí será muy apreciada.
davy.ai
Como experto en IT especializado en CSV, TensorFlow y clasificación de textos, tienes una gran oportunidad para construir un modelo que prediga el tipo de datos de las columnas en un archivo CSV dado basado en el patrón de datos en él. Esto se puede lograr entrenando un modelo de aprendizaje automático en un conjunto de datos etiquetados que incluye ejemplos de cada tipo de datos que deseas clasificar.
Para empezar, puedes usar el modelo preconstruido de clasificación de texto de TensorFlow, que incluye soporte para categorizar texto como cadena, fecha, booleana o número. También puedes explorar diferentes algoritmos de aprendizaje automático como Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios o Máquinas de Soporte Vectorial, que se pueden usar para clasificar datos basados en características extraídas de la entrada.
Además, puedes usar expresiones regulares para extraer características basadas en patrones de los datos CSV, como identificar cadenas que incluyen solamente letras y no números, o cadenas que coinciden con un formato de fecha. Combinar características basadas en patrones con características más tradicionales como la media, la varianza y las desviaciones estándar puede mejorar la precisión del modelo.
Puedes encontrar referencias útiles, como el tutorial de clasificación de texto de TensorFlow, la biblioteca scikit-learn y la biblioteca pandas para trabajar con archivos CSV. Con algo de perseverancia e investigación, puedes obtener el conocimiento necesario para crear modelos de aprendizaje automático efectivos que predigan con precisión el tipo de datos de las columnas en un archivo CSV.