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Algoritmos de aprendizaje automático

Algoritmos de aprendizaje automático

El término aprendizaje automático fue ideado por Arthur Samuel, un científico en 1959 que lo definió como la capacidad de una computadora para aprender sin la programación explícita y constante de los programadores. Otros autores también lo han definido como una aplicación de inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar de la experiencia automáticamente sin estar programados explícitamente. Se centra principalmente en el desarrollo de programas informáticos que acceden y utilizan los datos de forma independiente.

A medida que estos sistemas informáticos están aprendiendo, hay cuatro tipos de algoritmos de aprendizaje automático implementados: algoritmos supervisados, semi-supervisados, no supervisados ​​y de refuerzo.

¿Qué se puede hacer con algoritmos de aprendizaje automático?

Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a responder preguntas que son demasiado complejas para responder a través del análisis manual. Hay muchos tipos de algoritmos de aprendizaje automático, pero los casos de uso de estos algoritmos suelen estar dentro de alguna de estas categorías.

Predecir una categoría de destino

Los algoritmos de clasificación de dos clases (binaria) dividen los datos en dos categorías. Son útiles para preguntas que solo tienen dos respuestas posibles que se excluyen mutuamente, incluidas las preguntas cuya respuesta es sí o no. Por ejemplo:

  • ¿Se romperá este neumático en los próximos 1500 kilómetros?, ¿sí o no?
  • ¿Qué aporta más referencias: un crédito de 10 USD o un descuento del 15 %?

Los algoritmos de clasificación multiclase (multinomial) dividen los datos en tres o más categorías. Son útiles para preguntas que tienen tres o más respuestas posibles que se excluyen mutuamente. Por ejemplo:

  • ¿En qué mes compran los billetes de avión la mayoría de los viajeros?
  • ¿Qué emoción muestra la persona de esta foto?

Buscar puntos de datos inusuales.

Los algoritmos de detección de anomalías identifican puntos de datos que están fuera de los parámetros definidos como “lo normal”. Por ejemplo, se pueden usar algoritmos de detección de anomalías para responder preguntas como:

  • ¿Qué piezas de este lote son defectuosas?
  • ¿Qué compras con tarjetas de crédito pueden ser fraudulentas?

Predecir valores.

Los algoritmos de regresión predicen el valor de un nuevo punto de datos en función de datos históricos. Sirven para responder preguntas como las siguientes:

  • ¿Cuál será el costo medio de una casa con dos dormitorios en mi ciudad el año que viene?
  • ¿Cuántos pacientes vendrán a la clínica el martes?

Ver cómo cambian los valores a lo largo del tiempo.

Los algoritmos de serie temporal muestran cómo cambia un valor determinado a lo largo del tiempo. Con el análisis de serie temporal y la previsión de serie temporal, los datos se recopilan a intervalos regulares a lo largo del tiempo y se usan para realizar predicciones e identificar tendencias, estacionalidad, ciclicidad e irregularidades. Los algoritmos de serie temporal se usan para responder a preguntas como las siguientes:

  • ¿Es probable que el precio de unas acciones determinadas suba o baje el año que viene?
  • ¿Qué gastos tendré el año que vienen.

Detectar similitudes.

Los algoritmos de clústeres dividen los datos en varios grupos determinando el nivel de similitud entre los puntos de datos. Los algoritmos de clústeres funcionan bien para preguntas como:

  • ¿A qué espectadores les gusta el mismo tipo de películas?
  • ¿Qué modelos de impresora generan los mismos errores?

Clasificación.

Los algoritmos de clasificación usan cálculos predictivos para asignar datos a categorías preestablecidas. Los algoritmos de clasificación se entrenan para reconocer datos de entrada y se usan para responder a preguntas como las siguientes:

  • ¿Este mensaje es un correo electrónico no deseado?
  • ¿Qué opinión (positiva, negativa o neutra) expresa un texto determinado?

Ejemplos de algoritmos de aprendizaje automático

Las máquinas de vectores de soporte dibujan un hiperplano entre los dos puntos de datos más cercanos. Esto margina las clases y maximiza la distancia entre ellas para diferenciarlas más claramente.

Los algoritmos de árbol de decisión dividen los datos en dos o más conjuntos homogéneos. Usan reglas if-then para separar los datos según el diferenciador más significativo entre los puntos de datos.

Los algoritmos de K vecinos más cercanos almacenan todos los puntos de datos disponibles y clasifican cada punto de datos nuevo en función de los puntos de datos más cercanos a él, medidos por una función de distancia.

Los algoritmos de bosque aleatorio se basan en árboles de decisión, pero, en lugar de crear un árbol, crean un bosque de árboles y, después, aleatorizan los árboles de ese bosque. A continuación, suman los votos de diferentes formaciones aleatorias de los árboles de decisión para determinar la clase final del objeto de prueba.

Los algoritmos de potenciación del gradiente producen un modelo de predicción que agrupa los modelos de predicción débiles (normalmente, los árboles de decisión) a través de un proceso de creación de conjuntos que mejora el rendimiento general del modelo.

Los algoritmos K-means clasifican los datos en clústeres, donde K es igual al número de clústeres. Los puntos de datos que están dentro de cada clúster son homogéneos y son heterogéneos respecto a los puntos de datos de otros clústeres.

Los algoritmos de regresión lineal muestran o predicen la relación entre dos variables o factores poniendo una línea recta continua a los datos. La línea suele calcularse con la función de costo del error cuadrático. La regresión lineal es uno de los tipos de análisis de regresión más populares.

Los algoritmos de regresión logística ponen una curva continua en forma de S en los datos. La regresión logística es otro tipo popular de análisis de regresión.

Los algoritmos de Naïve Bayes calculan la probabilidad de que se produzca un evento en función de que ocurra un evento relacionado.

¿Qué son las bibliotecas de aprendizaje automático?

Una biblioteca de aprendizaje automático es un conjunto de funciones, marcos, rutinas y módulos escritos en un lenguaje determinado. Los desarrolladores usan el código de las bibliotecas de aprendizaje automático como bloques para crear soluciones de aprendizaje automático que puedan realizar tareas complejas. En lugar de tener que programar manualmente todos los algoritmos y fórmulas de una solución de aprendizaje automático, los desarrolladores pueden encontrar las funciones y los módulos que necesitan en alguna de las muchas bibliotecas de ML disponibles y usarlos para crear una solución que satisfaga sus necesidades.

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