El aprendizaje automático es el último avance en el campo de las ciencias informáticas que utiliza metodologías de tecnología avanzada para mejorar el rendimiento de los negocios. Los algoritmos de aprendizaje automático, al ser relativamente nuevos, estas técnicas están en constante iteración para mejorar la experiencia del usuario. Las continuas actualizaciones y desarrollos no sólo abruman a los novatos, sino que hacen que sea un reto para los expertos mantenerse al día con los nuevos avances.

Basado en expresiones matemáticas, el algoritmo de aprendizaje de la máquina ofrece una visión centrada en los datos de un problema o barrera. Considere el siguiente ejemplo que demuestra perfectamente el uso y la aplicación del algoritmo de aprendizaje automático:

Como propietario de un negocio, si desea predecir sus ventas futuras, entonces necesita reunir datos relacionados con las ventas anteriores y otros factores relevantes, como los descuentos de temporada, la personalidad del consumidor y la economía mundial. Un algoritmo de aprendizaje automático utilizará toda la información y pronosticará la tasa de ventas en los próximos años, a la vez que identificará los elementos que pueden obstaculizar el proceso. Dado que las estimaciones se basan en datos, la precisión está garantizada en un 99%,

Del mismo modo, la organización empresarial o el fabricante pueden identificar las fallas del equipo, la vida útil y el dominio de las herramientas, utilizando algoritmos de aprendizaje de la máquina.

A continuación, hemos identificado seis técnicas de aprendizaje automático que constituyen la base del aprendizaje automático. Las descripciones fáciles de entender y los ejemplos relevantes ofrecen el máximo agarre al tema y aseguran la perfección. También ayudará a mejorar las habilidades y a construir una base sólida para nuevos avances.

1. Regresión:

Se basa en los principios básicos de la física que ayudan a predecir el futuro en base a los datos actuales. También ayuda a encontrar la correlación entre dos variables para definir la relación causa-efecto. Puedes trazar un gráfico basado en estas variables y hacer que la predicción sea una salida continua, basada en la variable predictora.

Sin embargo, hay varias formas de regresión, desde la lineal hasta la compleja, cálculo de datos polinómicos y representación. Siempre se debe comenzar desde lo básico, lo que significa dominar la regresión lineal y luego pasar a las formas complejas.

Los ejemplos más comunes de regresión lineal son:

Pronóstico del tiempo
Predicción de las tendencias del mercado
Identificación de los posibles riesgos

2. Clasificación

El método define un valor de clase basado en los datos de entrada. Le dará predicciones definitivas de una cierta acción. Por ejemplo, te dirá si el visitante se convertirá en un cliente o no.

Sin embargo, la clasificación no se basa en dos categorías solamente, sino que es múltiple debido a su cálculo de probabilidad. Por ejemplo, puede ayudarle a determinar si la imagen dada contiene una flor o una hoja; el método de clasificación le dará tres resultados probables: 1) flor, 2) hoja, 3) ninguna.

El ejemplo anterior se basa en la clasificación logística, que es la más fácil de todas. Una vez que te destaques, puedes perfeccionar tus habilidades en las clasificaciones no lineales.

3. Agrupación

Es una técnica de aprendizaje de máquinas sin supervisión, en la que se utilizan los rasgos similares para hacer una predicción, en lugar de los datos del pasado. El algoritmo utiliza pistas visuales para diseñar una solución. K-Means es el método más popular de agrupar la entrada, que permite establecer el valor de K y categorizar los datos en base al valor de K.

Consideremos el ejemplo de edificio energéticamente eficiente que hemos discutido anteriormente. Ahora, para agrupar un edificio similar, necesita establecer el valor de K (que asumimos que es 2) e introducir las variables, tales como equipos enchufables, unidades de refrigeración, un gas doméstico (estufas) y un gas comercial (unidades de calefacción).

Dado que el valor de K es 2, habrá dos grupos: edificios eficientes y edificios ineficientes basados en las variables establecidas.

4. Reducción de la dimensionalidad:

Es el proceso de reducir las variables aleatorias mientras se categorizan los datos. Cuanto mayor sea el número de variables, más complejos serán los resultados, lo que dificulta su consolidación.

La selección y extracción de características son el núcleo de la reducción de la dimensionalidad en el aprendizaje automático. Permite eliminar las variables irrelevantes. Por ejemplo, si se va a predecir el riesgo de aumento de peso en un grupo de personas, no se querrá medir los datos en base a su ropa; sin embargo, el estilo de vida es un factor perjudicial, que puede ser omitido.

El ejemplo más común de reducción dimensional es el proceso de clasificación de correo electrónico utilizado para clasificar los mensajes de correo basura. Normalmente, utiliza un gran número de variables como los títulos de los correos electrónicos, el contenido y la plantilla del correo electrónico, entre otras variables. Pero hay posibilidades de que el algoritmo pueda superponerse a ciertos factores que pueden afectar a la salida. Por lo tanto, para hacer conjeturas precisas, el software incorpora la Reducción de la Dimensionalidad para mitigar las posibilidades de repetición y proporcionarle resultados precisos.

5. Método de ensamblaje:

Es una técnica para apilar datos utilizando variables de predicción de varios modelos. Por lo tanto, combina varios modelos predictivos para formar un resultado predictivo altamente preciso y optimizado. El método se utiliza para tomar decisiones teniendo en cuenta varios factores.

Por ejemplo, si planea comprar una propiedad en el centro de la ciudad, el método de conjunto predecirá su respuesta basándose en varios factores como el tipo de propiedad, el valor, el ahorro, los objetivos de inversión a largo plazo y las condiciones económicas. El método se utiliza para encontrar la respuesta más precisa a un problema en varios escenarios. Por lo tanto, puede cambiar el valor de cada variable cada vez para pronosticar los resultados o las respuestas.

El algoritmo de Bosque Aleatorio es un ejemplo típico de métodos de conjunto que mezclan varios árboles de decisión basados en múltiples conjuntos de datos. Debido a ello, el resultado de la predicción es de mucha mejor calidad en comparación con las estimaciones de un solo árbol de decisión.

Un algoritmo de aprendizaje de una sola máquina puede ser preciso en una determinada situación, pero el resultado podría volverse extremadamente incorrecto en una configuración diferente. Por lo tanto, para reducir al mínimo esas inexactitudes, los científicos de datos utilizan el método de conjunto para una predicción más correctiva: Kaggle, un portal de competición de ML en línea, incorporó el método de conjunto para puntuar a los participantes.

6. Redes neuronales y aprendizaje profundo

A diferencia de los modelos lineales, la red neuronal se basa en un complejo patrón divisorio de datos. Comprende múltiples capas de un parámetro para proporcionarle una salida única y precisa. Sin embargo, el modelo sigue basándose en la regresión lineal pero utiliza múltiples capas ocultas; por lo tanto, se denomina red neuronal.

El término Aprendizaje profundo indica el complejo conocimiento necesario para resumir esos múltiples parámetros. La técnica se encuentra todavía en sus etapas de desarrollo, lo que hace difícil mantenerse al día con los últimos avances.

Los científicos de datos con experiencia en aprendizaje profundo requieren unidades de procesamiento gráfico elevadas para procesar grandes trozos de datos. Por lo tanto, estas técnicas tienen un gran éxito en los géneros relacionados con lo visual, el audio y el vídeo.

Conclusión

Aquí hemos discutido sólo las seis técnicas más comunes de aprendizaje de máquinas que todo principiante debería conocer. A medida que progresen, podrán superar los métodos más complejos de ML implementados para obtener resultados precisos.

Este artículo sirve como punto de partida para desarrollar su conocimiento básico de la rama más avanzada de la informática. Con el desarrollo futuro, se le introducirán elementos intrincados, como la métrica de calidad y la validación cruzada, por nombrar algunos.

Como científico de datos, su viaje es continuo debido a los nuevos inventos y a las últimas tecnologías del campo. Así que mantente atento a futuras actualizaciones!