¿Qué es One Hot Design?

En el campo de la informática y la electrónica, existen algunos métodos que se utilizan para representar datos de tal manera que puedan ser utilizados en máquinas y computadoras. Estos métodos se denominan esquemas de codificación. La codificación One-hot es uno de esos métodos.

En este artículo, discutiremos la codificación one-hot, su funcionamiento, las aplicaciones, etc. 

Codificación One-Hot:

Se ha utilizado una codificación en caliente en el proceso de categorización de variables de datos para que puedan usarse en algoritmos de aprendizaje automático para hacer mejores predicciones. Entonces, lo que hacemos en la codificación one-hot es convertir cada valor categórico en una columna diferente, y da un valor binario, 0 o 1 a cada columna. Y cada valor entero representa un vector binario.  

Para entenderlo mejor, veamos un ejemplo a continuación:

Escribe	AB_ uno-caliente	BC_ uno caliente	CD_ one-hot
AB	1	0	0
antes de Cristo	0	1	0
CD	0	0	1
AB	0	0	0

Para aclarar esto, tomemos otro ejemplo, pensemos que tenemos unos valores amarillo y verde. Con la ayuda de one-hot, podemos dar un valor numérico al amarillo como 0 y al verde como 1.

Aquí, una vez que ya hemos dado los valores numéricos, el siguiente paso es crear un vector binario, que muestre los valores numéricos que le hemos dado. Aquí, un vector mostrará 2 como la longitud, ya que hemos archivado 2 valores.

Por lo tanto, le mostrará [1,0] como el valor de amarillo en el vector binario, y el valor de verde se mostrará como [0,1].

Aquí, podemos entender el concepto comparando la representación de los números enteros 0-4 en código binario , gris y uno en caliente en la tabla que se muestra a continuación:

Decimal	Binario	código gris	uno-caliente
0	000	000	0000000
1	001	001	0000001
2	010	011	0000010
3	011	010	0000100
4	100	110	0001000
5	101	111	0010000
6	110	110	0100000
7	111	100	1000000

Aplicaciones:

La codificación one-hot se usa ampliamente en muchas aplicaciones diferentes, como electrónica, aprendizaje automático, circuitos digitales, etc. Algunas de las aplicaciones más comunes en las que se ha utilizado one-hot son

1. Aprendizaje automático:

El aprendizaje automático es un método que se utiliza en el análisis de datos. Este proceso incluye adaptar modelos y permitir que los programas aprendan orgánicamente. Técnicamente implica la estructuración de algoritmos, que adopta modelos en orden y mejora su calidad para hacer predicciones.

La idea del aprendizaje automático se basa principalmente en la interacción entre las computadoras y los lenguajes humanos. Incluye reconocimiento y comprensión del habla,

Algunas de las áreas en las que se suele utilizar el aprendizaje automático son el análisis de siniestros de seguros, la bioinformática y el diagnóstico médico, el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de patrones, los motores de búsqueda, el análisis de mercados financieros, etc.

¿Por qué la codificación One-Hot es importante en el aprendizaje automático?

Una codificación en caliente es un método útil y se utiliza para el tipo de datos que no tienen relación entre sí. En los algoritmos de aprendizaje automático, se prefiere el orden de los números enteros. En palabras claras, lee el número más alto como el mejor, luego el más bajo.

Bueno, en algunos casos, los datos de entrada proporcionados pueden no tener el orden correcto para el valor categórico, lo que puede causar un problema en el rendimiento y generar un error en las predicciones.

Por lo tanto, para evitar este tipo de problemas, la codificación one-hot juega un papel importante. Para entenderlo más claramente, veamos cómo podemos convertir los datos categóricos en numéricos.

Siguiendo los pasos a continuación, podemos convertir los datos categóricos en datos numéricos.

1. En el primer paso, asignamos cada valor de categoría con un valor numérico. Supongamos que tenemos tres valores A, B, C. Podemos asignarlos como 1, 2 y 3.
2. Ahora, como no tienen orden ni clasificación, en el segundo paso, tenemos que aplicar la codificación one-hot a los números enteros que hemos aplicado. Para esto, agregamos una variable binaria en lugar de variables codificadas con enteros.
3. Como hemos dado las tres categorías en el ejemplo, aquí estamos usando tres variables binarias. Aquí colocamos el valor 1 como código binario para cada modelo y el valor 0 para los demás.

A	B	C
1	0	0
0	1	0
0	0	1

2. Electrónica:

La codificación one-hot también se puede usar en electrónica, donde se puede usar un voltaje para representar un valor en una línea de salida analógica o digital.

Como ejemplo, los circuitos de puertas lógicas están hechos de una gran red de «Nodes» interconectados con entradas digitales, que crean salidas digitales. Lo que parece ser una mejor opción para representar un estado de salida sin usar ninguna decodificación. 

3. Circuitos digitales:

La codificación one-hot se ha utilizado en una variedad de diferentes circuitos digitales para representar sus valores de E/S. Como ejemplo, se puede utilizar para representar el estado de una máquina de estado. Asimismo, si se elige otra representación, como Gray o Binary, se necesita un decodificador para identificar el estado. Pero con una máquina de estado one-hot, no requiere el decodificador, ya que la máquina está lógicamente en el estado n si el bit n es alto.

Un contador de anillos puede considerarse un buen ejemplo de una máquina de estados finitos. Donde la salida de un flip-flop está conectada a la entrada del otro.

El primer contador representa el primer estado, y el segundo muestra el segundo estado y es continuo de la misma manera. Al principio, cada flip-flop de la máquina se establece en ‘0’, excepto el primero, que muestra el valor ‘1’.

El bit ‘caliente’ se mueve al segundo flip flop, ya que el siguiente borde del reloj llega a los flip flops. El bit ‘caliente’ es continuo de esta manera hasta que la máquina llega al último estado después de regresar al primero.

ventajas:

1. Adecuado para el aprendizaje automático: la primera y más importante ventaja de la codificación one-hot es que funciona. Una codificación en caliente está destinada a procesar las variables de datos categóricos para que puedan usarse en algoritmos de aprendizaje automático para hacer mejores predicciones.
2. Convertir datos en valores binarios: One-hot se usa para convertir cada valor categórico en una columna categórica diferente y proporciona un valor binario, 0 o 1, en lugar de ordinal.
3. La simplicidad de implementación: este método es simple y directo de implementar. Y también, más fácil de entender que los otros métodos.
4. Se tarda menos tiempo en decodificar los datos: se sabe que el uso de la codificación one-hot es una forma más rápida, ya que se tarda menos tiempo en decodificar los datos en comparación con otros métodos.

Desventajas:

1. Incrementa el costo computacional: Incrementa el costo computacional, ya que durante el procesamiento aumenta el número de dimensiones.
2. La representación de muchos valores es difícil: Además, una desventaja más que tiene es que no puede representar muchos valores. Como ejemplo, para n estados, necesitaremos n dígitos o flip-flops.
3. La posibilidad de multicolinealidad es mayor: la otra desventaja de la codificación one-hot es que, debido a las variables ficticias, la posibilidad de multicolinealidad es mucho mayor y eso puede afectar el rendimiento del modelo.
4. Incremento de la dispersión: Array dispersa es aquella en la que la mayoría de los elementos son cero. el aumento de la escasez puede ser otra desventaja de la codificación one-hot.