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6 algoritmos de aprendizaje automático que debes conocer

6 algoritmos de aprendizaje automático que debes conocer

El aprendizaje automático es un área de la inteligencia artificial que está cada vez más presente en nuestra rutina. A través de él, se «enseña» a las computadoras a tomar decisiones basadas en el análisis de datos.

Por eso es tan importante comprender qué son los algoritmos de aprendizaje automático y qué características tienen. Así que quédate con nosotros y sé todo.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es el término utilizado para identificar la rama de la inteligencia artificial que busca crear sistemas que puedan aprender a través de los datos acumulados. Esto abre la posibilidad de que las computadoras aprendan sin estar necesariamente programadas.

El aprendizaje automático permite que la computadora identifique patrones, acumule datos y los use para tomar decisiones.

Por lejano que parezca, esto ya es una realidad y está muy cerca de nosotros. Los conceptos de aprendizaje automático se emplean en su bandeja de entrada, por ejemplo, con una computadora que reconoce y separa el contenido de spam.

Métodos de aprendizaje automático

Antes de mencionar los seis algoritmos principales de aprendizaje automático, es interesante comprender los métodos de aprendizaje automático ya que están relacionados con los tipos de algoritmos. Son ellos:

Aprendizaje supervisado

En este tipo de aprendizaje, se «enseñará» a la computadora. Se pasará una serie de datos etiquetados al modelo para saber qué es cada categoría.

El aprendizaje supervisado se usa a menudo para predecir eventos futuros.

Aprendizaje sin supervisión

A diferencia del modelo anterior, este tipo de aprendizaje busca descubrir relaciones implícitas en un conjunto de datos sin etiquetar.

Es el propio algoritmo el responsable de identificar los patrones y etiquetar los datos. Es, por tanto, un aprendizaje sin intervención humana. Suele utilizarse en el reconocimiento de patrones.

Aprendizaje semi-supervisado

Es un método de aprendizaje que combina las características del aprendizaje supervisado con las del aprendizaje no supervisado.

No todos los datos o políticas fueron formulados por el desarrollador.

Enseñanza de refuerzo

En este método, la computadora aprende mediante ensayo y error, basándose en la construcción de la experiencia.

Este método de aprendizaje automático ha sido influenciado por la psicología del comportamiento y tiene en cuenta cómo funciona la recompensa por el éxito en la educación de humanos o en el entrenamiento de animales.

Es bastante común en juegos, autos autónomos y robótica.

¿Qué son los algoritmos de aprendizaje automático?

Los algoritmos para las ciencias de la información y las matemáticas son una secuencia de acciones que se deben tomar para resolver un problema dado.

Todos los algoritmos de aprendizaje automático son algoritmos matemáticos, lo que significa que podríamos resolverlos en papel, si no tuviéramos el problema del tiempo. Precisamente porque implica cálculos complejos, utilizamos computadoras.

Existe una serie de algoritmos que se utilizan en los más diversos cálculos y predicciones. Cada uno tiene sus ventajas y desventajas, no existe un algoritmo perfecto para todas las situaciones.

Principales tipos de algoritmos de aprendizaje automático

1 – Regresión

Estos algoritmos están supervisados. Son capaces de encontrar posibles relaciones entre diferentes variables, es decir, cómo una variable interfiere con las otras. Para ello, es importante comprender el concepto de variable dependiente e independiente.

La variable independiente es la que se transmite al modelo y se espera que influya en la variable dependiente. La variable dependiente es la que queremos predecir.

Hay subdivisiones dentro del algoritmo de regresión. Verificar:

Regresión lineal

Este algoritmo usa correlación lineal, que es la relación entre dos variables. La regresión lineal puede hacer predicciones. Estas predicciones se basan en datos históricos.

Este tipo de algoritmo se utiliza para predecir ventas, apreciación de activos o calcular la esperanza de vida de un país.

Regresión logística

Si bien la regresión lineal tiene solo una variable independiente, en la regresión logística hay varias variables independientes y se utiliza para modelar, predecir, estimar y clasificar.

2 – Clasificación

Este tipo de algoritmo se utiliza para clasificar elementos en función de los datos etiquetados enseñados al modelo. Son algoritmos supervisados, ya que necesitan información transmitida previamente.

Con los datos acumulados, pueden clasificar los elementos en diferentes categorías, por ejemplo distinguiendo entre correos electrónicos nuevos y spam.

3 – Árboles de decisión

Este tipo de algoritmo consta de una serie de puntos de decisión. Estos puntos se denominan «nodos» y cada uno de ellos presenta dos caminos diferentes en función del resultado de la decisión.

De esta forma se hará una pregunta y la respuesta obtenida (sí o no) indicará un camino que podría conducir a nuevos puntos de decisión.

4 – Bayes ingenuo

Este algoritmo calcula la probabilidad de que un elemento pertenezca a una determinada categoría utilizando la regla de probabilidad condicional.

Se basan en el teorema de Bayes, creado por el matemático inglés Thomas Bayes en un intento de probar la existencia de Dios.

Los algoritmos Naive Bayes se utilizan en la clasificación de texto y el análisis de sentimientos en las redes sociales.

Un ejemplo práctico de uso es la categorización de artículos de periódicos basados ​​en temas como cultura, política, salud, etc.

5 – Métodos de conjunto – modelos de pronóstico

Los algoritmos llamados aprendizaje por conjuntos están supervisados ​​y, a diferencia de los otros mencionados aquí, se construyen combinando dos o más algoritmos de aprendizaje automático.

Esta unión se produce para obtener resultados más precisos, porque la combinación de modelos de predicción más débiles disminuye la perjudicar (sesgo) y la variabilidad del modelo para un dato dado.

Esto es lo que los hace más robustos, precisamente porque son capaces de minimizar las desventajas individuales de cada modelo.

6 – Agrupación de algoritmos

Los algoritmos de agrupación o agrupación, como también se les conoce, son útiles para buscar e identificar similitudes entre elementos. Puedo separar elementos que tienen similitudes.

Por tanto, resultan interesantes para la segmentación del mercado, el análisis y etiquetado de nuevos datos, así como para la identificación de comportamientos.

Conclusión

Como se presenta a lo largo del texto, el aprendizaje automático se incorpora a nuestra rutina de varias maneras. A través de él, las computadoras «aprenden» a través de los datos cómo resolver problemas y hacer predicciones.

El aprendizaje automático ocurre de cuatro formas diferentes: supervisado, no supervisado, semi supervisado y reforzado.

También se presentaron los principales tipos de algoritmos de aprendizaje automático, así como algunos ejemplos de cómo se utilizan.

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