Principales modelos de aprendizaje automático explicados

Machine Learning (ML) es una innovación tecnológica que sigue demostrando su valía en muchos sectores.

El aprendizaje automático está relacionado con la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Dado que vivimos en una era tecnológica en constante progreso, ahora es posible predecir lo que viene a continuación y saber cómo cambiar nuestro enfoque utilizando ML.

Por lo tanto, no está limitado a formas manuales; casi todas las tareas hoy en día están automatizadas. Existen diferentes algoritmos de aprendizaje automático diseñados para diferentes trabajos. Estos algoritmos pueden resolver problemas complejos y ahorrar horas de trabajo.

Ejemplos de esto podrían ser jugar al ajedrez, completar datos, realizar cirugías, elegir la mejor opción de la lista de compras y muchos más.

Explicaré los algoritmos y modelos de aprendizaje automático en detalle en este artículo.

¡Aquí vamos!

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es una habilidad o tecnología en la que una máquina (como una computadora) necesita desarrollar la capacidad de aprender y adaptarse mediante el uso de modelos estadísticos y algoritmos sin estar altamente programado.

Como resultado de esto, las máquinas se comportan de manera similar a los humanos. Es un tipo de inteligencia artificial que permite que las aplicaciones de software sean más precisas en las predicciones y realicen diferentes tareas aprovechando los datos y mejorándose.

Dado que las tecnologías informáticas están creciendo rápidamente, el aprendizaje automático actual no es lo mismo que el aprendizaje automático anterior. El aprendizaje automático demuestra su existencia desde el reconocimiento de patrones hasta la teoría del aprendizaje para realizar ciertas tareas.

Con el aprendizaje automático, las computadoras aprenden de cálculos anteriores para producir decisiones y resultados repetibles y confiables. En otras palabras, el aprendizaje automático es una ciencia que ha cobrado un nuevo impulso.

Aunque se han utilizado muchos algoritmos durante mucho tiempo, la capacidad de aplicar cálculos complejos automáticamente a big data, cada vez más rápido, una y otra vez, es un desarrollo reciente.

Algunos ejemplos publicados son los siguientes:

  • Descuentos y ofertas de recomendación en línea, como Netflix y Amazon
  • Coche autónomo y muy publicitado de Google
  • Detección de fraude y sugerencia de algunas formas de evitar esos problemas

Y muchos más.

¿Por qué necesita el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un concepto importante que todos los propietarios de negocios implementan en sus aplicaciones de software para conocer el comportamiento de sus clientes, los patrones operativos comerciales y más. Es compatible con el desarrollo de los últimos productos.

Muchas empresas líderes, como Google, Uber, Instagram, Amazon, etc., hacen del aprendizaje automático su parte central de las operaciones. Sin embargo, las industrias que trabajan con una gran cantidad de datos conocen la importancia de los modelos de aprendizaje automático.

Las organizaciones pueden trabajar de manera eficiente con esta tecnología. Industrias como los servicios financieros, el gobierno, la atención médica, el comercio minorista, el transporte y el petróleo y el gas utilizan modelos de aprendizaje automático para ofrecer resultados más valiosos para los clientes.

¿Quién está usando el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático hoy en día se utiliza en numerosas aplicaciones. El ejemplo más conocido es el motor de recomendaciones en Instagram, Facebook, Twitter, etc.

Facebook está utilizando el aprendizaje automático para personalizar las experiencias de los miembros en sus fuentes de noticias. Si un usuario se detiene con frecuencia para revisar la misma categoría de publicaciones, el motor de recomendaciones comienza a mostrar más publicaciones de la misma categoría.

Detrás de la pantalla, el motor de recomendaciones intenta estudiar el comportamiento en línea de los miembros a través de sus patrones. La fuente de noticias se ajusta automáticamente cuando el usuario cambia su acción.

En relación con los motores de recomendación, muchas empresas utilizan el mismo concepto para ejecutar sus procedimientos comerciales críticos. Están:

  • Software de gestión de la relación con el cliente (CRM): utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar los correos electrónicos de los visitantes y solicitar al equipo de ventas que responda inmediatamente a los mensajes más importantes primero.
  • Business Intelligence (BI): los proveedores de análisis y BI utilizan la tecnología para identificar puntos de datos esenciales, patrones y anomalías.
  • Sistemas de información de recursos humanos (HRIS): utiliza modelos de aprendizaje automático en su software para filtrar a través de sus aplicaciones y reconocer a los mejores candidatos para el puesto requerido.
  • Automóviles autónomos: los algoritmos de aprendizaje automático hacen posible que las empresas de fabricación de automóviles identifiquen el objeto o detecten el comportamiento del conductor para alertar de inmediato y evitar accidentes.
  • Asistentes virtuales: los asistentes virtuales son asistentes inteligentes que combinan modelos supervisados ​​y no supervisados ​​para interpretar el habla y proporcionar contexto.

¿Qué son los modelos de aprendizaje automático?

Un modelo ML es un software o aplicación de computadora entrenado para juzgar y reconocer algunos patrones. Puede entrenar el modelo con la ayuda de datos y proporcionarle el algoritmo para que aprenda de esos datos.

Por ejemplo, desea crear una aplicación que reconozca emociones en función de las expresiones faciales del usuario. Aquí, debe alimentar al modelo con diferentes imágenes de rostros etiquetados con diferentes emociones y entrenar bien a su modelo. Ahora, puede usar el mismo modelo en su aplicación para determinar fácilmente el estado de ánimo del usuario.

En términos simples, un modelo de aprendizaje automático es una representación de proceso simplificada. Esta es la forma más fácil de determinar algo o recomendar algo a un consumidor. Todo en el modelo funciona como una aproximación.

Por ejemplo, cuando dibujamos un globo o lo fabricamos, le damos la forma de una esfera. Pero el globo real no es esférico como sabemos. Aquí, asumimos la forma para construir algo. Los modelos ML funcionan de manera similar.

Sigamos adelante con los diferentes modelos y algoritmos de aprendizaje automático.

Tipos de modelos de aprendizaje automático

Todos los modelos de aprendizaje automático se clasifican como aprendizaje supervisado, no supervisado y de refuerzo. El aprendizaje supervisado y no supervisado se clasifica además en términos diferentes. Vamos a discutir cada uno de ellos en detalle.

#1. Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un modelo sencillo de aprendizaje automático que implica el aprendizaje de una función básica. Esta función asigna una entrada a la salida. Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos que consta de dos variables, la edad como entrada y la altura como salida.

Con un modelo de aprendizaje supervisado, puede predecir fácilmente la altura de una persona en función de la edad de esa persona. Para comprender este modelo de aprendizaje, debe pasar por las subcategorías.

#2. Clasificación

La clasificación es una tarea de modelado predictivo ampliamente utilizada en el campo del aprendizaje automático donde se predice una etiqueta para datos de entrada dados. Requiere el conjunto de datos de entrenamiento con una amplia gama de instancias de entradas y salidas de las que aprende el modelo.

El conjunto de datos de entrenamiento se usa para encontrar la forma mínima de asignar muestras de datos de entrada a las etiquetas de clase especificadas. Finalmente, el conjunto de datos de entrenamiento representa el problema que contiene una gran cantidad de muestras de salida.

Se utiliza para el filtrado de spam, la búsqueda de documentos, el reconocimiento de caracteres escritos a mano, la detección de fraudes, la identificación de idiomas y el análisis de opiniones. La salida es discreta en este caso.

#3. Regresión

En este modelo, la salida es siempre continua. El análisis de regresión es esencialmente un enfoque estadístico que modela una conexión entre una o más variables que son independientes y una variable objetivo o dependiente.

La regresión permite ver cómo cambia el número de la variable dependiente en relación a la variable independiente mientras las demás variables independientes se mantienen constantes. Se utiliza para predecir salario, edad, temperatura, precio y otros datos reales.

El análisis de regresión es un método de «mejor suposición» que genera un pronóstico a partir del conjunto de datos. En palabras simples, encajar varios puntos de datos en un gráfico para obtener el valor más preciso.

Ejemplo: Predecir el precio de un boleto de avión es un trabajo de regresión común.

#4. Aprendizaje sin supervisión

El aprendizaje no supervisado se usa esencialmente para sacar inferencias y encontrar patrones a partir de los datos de entrada sin ninguna referencia a los resultados etiquetados. Esta técnica se utiliza para descubrir patrones y agrupaciones de datos ocultos sin necesidad de intervención humana.

Puede descubrir diferencias y similitudes en la información, lo que hace que esta técnica sea ideal para la segmentación de clientes, el análisis exploratorio de datos, el reconocimiento de patrones e imágenes y las estrategias de venta cruzada.

El aprendizaje no supervisado también se utiliza para reducir el número finito de características de un modelo mediante el proceso de reducción de dimensionalidad que incluye dos enfoques: descomposición de valores singulares y análisis de componentes principales.

#5. Agrupación

La agrupación en clústeres es un modelo de aprendizaje no supervisado que incluye la agrupación de los puntos de datos. Se utiliza con frecuencia para la detección de fraudes, la clasificación de documentos y la segmentación de clientes.

Los algoritmos de agrupamiento o agrupamiento más comunes incluyen el agrupamiento jerárquico, el agrupamiento basado en la densidad, el agrupamiento de desplazamiento medio y el agrupamiento de k-medias. Cada algoritmo se usa de manera diferente para encontrar clústeres, pero el objetivo es el mismo en todos los casos.

#6. Reducción de dimensionalidad

Es un método de reducción de varias variables aleatorias que se están considerando para obtener un conjunto de variables principales. En otras palabras, el proceso de disminuir la dimensión del conjunto de características se denomina reducción de dimensionalidad. El algoritmo popular de este modelo se llama Análisis de Componentes Principales.

La maldición de esto se refiere al hecho de agregar más información a las actividades de modelado predictivo, lo que hace que sea aún más difícil de modelar. Generalmente se utiliza para la visualización de datos.

#7. Aprendizaje automático de refuerzo

Es un modelo similar al aprendizaje automático supervisado. Se conoce como el modelo de aprendizaje automático de comportamiento. La única diferencia con el aprendizaje supervisado es que el algoritmo no se entrena con los datos de muestra.

El modelo de aprendizaje por refuerzo aprende a medida que avanza con el método de prueba y error. La secuencia de resultados exitosos obligó al modelo a desarrollar la mejor recomendación para un problema dado. Esto se usa a menudo en juegos, navegación, robótica y más.

Tipos de algoritmos de aprendizaje automático

#1. Regresión lineal

Aquí, la idea es encontrar una línea que se ajuste a los datos que necesita de la mejor manera posible. Hay extensiones en el modelo de regresión lineal que incluyen regresión lineal múltiple y regresión polinomial. Esto significa encontrar el mejor plano que se ajuste a los datos y la mejor curva que se ajuste a los datos, respectivamente.

#2. Regresión logística

La regresión logística es muy similar al algoritmo de regresión lineal, pero se usa esencialmente para obtener un número finito de resultados, digamos dos. La regresión logística se utiliza sobre la regresión lineal al modelar la probabilidad de los resultados.

Aquí, se construye una ecuación logística de manera brillante para que la variable de salida esté entre 0 y 1.

#3. Árbol de decisión

El modelo de árbol de decisiones se usa ampliamente en la planificación estratégica, el aprendizaje automático y la investigación de operaciones. Se compone de nodos. Si tiene más nodos, obtendrá resultados más precisos. El último nodo del árbol de decisiones consta de datos que ayudan a tomar decisiones más rápido.

Por lo tanto, los últimos nodos también se conocen como las hojas de los árboles. Los árboles de decisión son fáciles e intuitivos de construir, pero se quedan cortos en términos de precisión.

#4. Bosque aleatorio

Es una técnica de aprendizaje en conjunto. En términos simples, se basa en árboles de decisión. El modelo de bosques aleatorios implica múltiples árboles de decisión mediante el uso de conjuntos de datos de arranque de los datos verdaderos. Selecciona aleatoriamente el subconjunto de las variables en cada paso del árbol.

El modelo de bosque aleatorio selecciona el modo de predicción de cada árbol de decisión. Por lo tanto, confiar en el modelo de “ganancias mayoritarias” reduce el riesgo de error.

Por ejemplo, si crea un árbol de decisión individual y el modelo predice 0 al final, no tendrá nada. Pero si crea 4 árboles de decisión a la vez, puede obtener el valor 1. Este es el poder del modelo de aprendizaje de bosque aleatorio.

#5. Máquinas de vectores soporte

Una máquina de vectores de soporte (SVM) es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado que es complicado pero intuitivo cuando hablamos del nivel más fundamental.

Por ejemplo, si hay dos tipos de datos o clases, el algoritmo SVM encontrará un límite o un hiperplano entre esas clases de datos y maximiza el margen entre los dos. Hay muchos planos o límites que separan dos clases, pero un plano puede maximizar la distancia o el margen entre las clases.

#6. Análisis de componentes principales (PCA)

El análisis de componentes principales significa proyectar información de dimensiones superiores, como 3 dimensiones, a un espacio más pequeño, como 2 dimensiones. Esto da como resultado una dimensión mínima de los datos. De esta manera, puede mantener los valores originales en el modelo sin obstaculizar la posición pero reduciendo las dimensiones.

En palabras simples, es un modelo de reducción de dimensiones que se usa especialmente para reducir múltiples variables presentes en el conjunto de datos a las variables mínimas. Se puede hacer juntando aquellas variables cuya escala de medida es la misma y tiene correlaciones más altas que otras.

El objetivo principal de este algoritmo es mostrarle los nuevos grupos de variables y darle suficiente acceso para realizar su trabajo.

Por ejemplo, PCA ayuda a interpretar encuestas que incluyen muchas preguntas o variables, como encuestas sobre bienestar, cultura de estudio o comportamiento. Puede ver variables mínimas de esto con el modelo PCA.

#7. bayesiana ingenua

El algoritmo Naive Bayes se utiliza en la ciencia de datos y es un modelo popular utilizado en muchas industrias. La idea está tomada del Teorema de Bayes que explica la ecuación de probabilidad como “¿cuál es la probabilidad de Q (variable de salida) dada P.

Es una explicación matemática que se utiliza en la era tecnológica actual.

Además de estos, algunos modelos mencionados en la parte de regresión, incluido el árbol de decisión, la red neuronal y el bosque aleatorio, también se incluyen en el modelo de clasificación. La única diferencia entre los términos es que la salida es discreta en lugar de continua.

#8. Red neuronal

Una red neuronal vuelve a ser el modelo más utilizado en las industrias. Es esencialmente una red de varias ecuaciones matemáticas. Primero, toma una o más variables como entrada y pasa por la red de ecuaciones. Al final, te da resultados en una o más variables de salida.

En otras palabras, una red neuronal toma un vector de entradas y devuelve el vector de salidas. Es similar a las matrices en matemáticas. Tiene capas ocultas en medio de las capas de entrada y salida que representan funciones tanto lineales como de activación.

#9. Algoritmo K-vecinos más cercanos (KNN)

El algoritmo KNN se utiliza tanto para problemas de clasificación como de regresión. Es ampliamente utilizado en la industria de la ciencia de datos para resolver problemas de clasificación. Además, almacena todos los casos disponibles y clasifica los próximos casos tomando los votos de sus k vecinos.

La función de distancia realiza la medición. Por ejemplo, si desea datos sobre una persona, debe hablar con las personas más cercanas a esa persona, como amigos, colegas, etc. De manera similar, el algoritmo KNN funciona.

Debe considerar tres cosas antes de seleccionar el algoritmo KNN.

  • Los datos deben ser preprocesados.
  • Las variables deben normalizarse, o las variables más altas pueden sesgar el modelo.
  • El KNN es computacionalmente costoso.

#10. Agrupación de K-Means

Viene bajo un modelo de aprendizaje automático no supervisado que resuelve las tareas de agrupación. Aquí los conjuntos de datos se clasifican y categorizan en varios grupos (digamos K) para que todos los puntos dentro de un grupo sean heterogéneos y homogéneos a partir de los datos.

K-Means forma grupos como este:

  • K-Means selecciona el número K de puntos de datos, llamados centroides, para cada grupo.
  • Cada punto de datos forma un grupo con el grupo más cercano (centroides), es decir, K grupos.
  • Esto crea nuevos centroides.
  • Luego se determina la distancia más cercana para cada punto. Este proceso se repite hasta que los centroides no cambian.

Conclusión

Los modelos y algoritmos de aprendizaje automático son muy determinantes para los procesos críticos. Estos algoritmos hacen que nuestro día a día sea fácil y sencillo. De esta manera, se vuelve más fácil sacar a la luz los procesos más gigantescos en segundos.

Por lo tanto, ML es una herramienta poderosa que muchas industrias utilizan hoy en día, y su demanda crece continuamente. Y no está lejos el día en que podamos obtener respuestas aún más precisas a nuestros complejos problemas.

x