Los 5 mejores modelos de aprendizaje automático explicados para principiantes

El aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo son innovaciones tecnológicas que están demostrando su valía en todas las industrias que se te ocurran. No es de extrañar que sean los términos más discutidos y populares en todo el mundo. Mucha gente todavía piensa que estos son conceptos que aparecieron de la nada; Sin embargo, esto está lejos de la verdad.

Estas tecnologías existen desde hace varios años, pero no fue hasta hace unos años que recibieron la atención que merecen. El crédito por hacer que estas innovaciones lleguen a millones de personas en todo el mundo debería recaer en las personas dentro del panorama tecnológico.

Científicos, investigadores, especialistas en marketing y empresarios han trabajado incansablemente para que otros entiendan cómo estas innovaciones tienen la capacidad de transformar la forma en que hacemos negocios o abordamos y resolvemos problemas en nuestra vida diaria. Lo único que debe comprender es que, aunque estas tecnologías están relacionadas entre sí, no son lo mismo. Esta publicación de blog se centrará en el aprendizaje automático y los modelos de aprendizaje automático.

¿Cómo está teniendo impacto el aprendizaje automático?

En los últimos años, el aprendizaje automático se ha hecho realidad. Personas de todo el mundo han descubierto que el aprendizaje automático tiene el poder de marcar la diferencia. ML puede cambiar por completo la forma en que las personas ven las aplicaciones críticas como el reconocimiento de imágenes, la extracción de datos, los sistemas expertos, el procesamiento del lenguaje natural y otros. ML puede ofrecer soluciones en todas estas áreas y tiene la capacidad de innovación de la que la humanidad dependerá mucho en los tiempos venideros.

La popularidad del aprendizaje automático y la comprensión de que tiene lo que se necesita para cambiar las cosas han dado como resultado un aumento de la demanda de personas que saben cómo funciona esta tecnología y cómo se puede utilizar para resolver problemas de la vida real. Ahora saltemos directamente al tema.

Tipo de algoritmos de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático son programas bien definidos que aprenden de los datos y mejoran con el tiempo. No requieren intervención humana para hacer su trabajo. Las tareas que se supone que deben aprender estos algoritmos pueden variar desde el aprendizaje basado en instancias y el aprendizaje de la función de mapeo que hace coincidir la entrada con la salida hasta el aprendizaje de la estructura desconocida en un conjunto de datos sin etiquetar, y más.

Debe comprender que los algoritmos de las máquinas son la base del trabajo que se supone que debe hacer esta tecnología. En otras palabras, lo hacen funcionar. Por lo tanto, se vuelve aún más importante que elija el algoritmo ML adecuado para sus necesidades. Es donde una comprensión básica del concepto es útil. Debe encontrar un algoritmo que se ajuste al problema para el que está buscando una solución.

Además, los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a las empresas a tomar decisiones respaldadas por datos. De esta manera, las posibilidades de que sus decisiones paguen dividendos con el tiempo son muy altas. Ahora dirijamos nuestra atención a los tipos de algoritmos de aprendizaje automático disponibles para elegir.

Los algoritmos de aprendizaje automático se dividen principalmente en tres categorías básicas: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje reforzado. El aprendizaje supervisado tiene una función de retroalimentación que señala si la predicción es correcta o incorrecta. Hay algunos tipos de aprendizaje supervisado , cada conjunto de datos tiene el resultado deseado. La supervisión tiene lugar cuando una predicción produce un error para cambiar la función y aprender a mapear la entrada a la salida.

El aprendizaje no supervisado no tiene nada que ver con la respuesta; simplemente usa su estructura oculta para clasificar los datos. No tiene el resultado deseado para un conjunto de datos en este tipo de algoritmo de aprendizaje automático. Lo que sucede en cambio es que la función intenta separar los datos en diferentes clases. Esta división se hace de tal forma que cada clase separada tiene una parte de los datos con características comunes.

Finalmente, el aprendizaje por refuerzo es de alguna manera similar al aprendizaje supervisado, ya que también recibe retroalimentación; sin embargo, esta retroalimentación no se recibe para cada estado o entrada. Este tipo de algoritmo ML se centra en acciones de aprendizaje para algunos estados que pueden ayudarlo a moverse al estado deseado.

A diferencia del aprendizaje supervisado en el que se produce un error después de cada ejemplo, el aprendizaje por refuerzo solo registra los errores cuando se recibe una señal de refuerzo. Este comportamiento tiene muchas similitudes con el aprendizaje humano, donde recibes comentarios solo cuando una recompensa es inminente.

Los algoritmos de aprendizaje automático han crecido mucho a lo largo de los años y aún están evolucionando, coincidiendo con los problemas para los que se utilizan para encontrar respuestas. Actualmente tenemos estos tres tipos que cubren casi todos los modelos de aprendizaje automático que se utilizan en la actualidad. En el futuro, es posible que agreguemos algunos tipos más a estos tres.

Leer: Ideas de proyectos de aprendizaje automático para principiantes

Los modelos de aprendizaje automático más populares

En esta sección, hablaremos sobre los modelos de aprendizaje automático que se usan más comúnmente. Vamos a empezar.

1. Regresión lineal

¿Qué es la regresión lineal? Así que aquí está, este algoritmo hace predicciones sobre la variable de salida en función de una o más variables de entrada. Se representa como una línea – y=bx+c. La regresión lineal se puede utilizar para predecir varias cosas. Puede usar este modelo para predecir el valor de una casa en función de sus diferentes atributos o propiedades, como la cantidad de habitaciones, el área total, las escuelas cercanas, la disponibilidad de transporte, etc. También puede usarse para predecir la venta. precio de los productos para diferentes parámetros, como el comportamiento del cliente.

2. Análisis de componentes principales o PCA

Se denomina modelo de reducción de dimensiones que se utiliza para reducir al mínimo las variables presentes en un conjunto de datos. Lo hace juntando aquellas variables cuya escala de medición es la misma y que tienen correlaciones más altas que otras. El propósito de este modelo es filtrar el conjunto de datos de tal manera que tengamos acceso a nuevos grupos de variables que todavía son suficientes para describir su variabilidad.

PCA se utiliza para interpretar encuestas que contienen muchos atributos o preguntas. Por ejemplo, las encuestas realizadas para estudiar la cultura, el bienestar o el comportamiento suelen tener muchas preguntas. Con PCA, estas preguntas se pueden agrupar en componentes principales que se pueden explicar fácilmente en el informe de la encuesta.

3. Agrupamiento de K-medias

Este es un modelo que utiliza centroides o centros geométricos como referencia para sus grupos de observación. El número de conglomerados utilizados lo decide la persona que realiza este análisis. Suele ser para analizar la segmentación del mercado, ya sea para descubrir una similitud en los clientes o para descubrir un segmento de clientes completamente nuevo.

4. Árboles de clasificación y regresión (CART)

Los árboles de decisión son una forma muy efectiva de dividir diferentes hallazgos y luego agruparlos. CART es un tipo de árbol de decisión preferido y útil que se utiliza tanto para la regresión como para la clasificación. Se selecciona una variable de respuesta y las variables predictoras se dividen en grupos. El número de divisiones requeridas generalmente lo elige la propia máquina para evitar casos de ajuste excesivo o insuficiente. CART es efectivo donde otros modelos, como los de caja negra, generalmente no se encuentran adecuados debido a la falta de claridad o transparencia que brindan.

Lea también sobre: ​​Salario de ingeniero de aprendizaje automático en India

5. K-vecinos más cercanos o k-NN

Este modelo se puede utilizar tanto para la predicción como para la clasificación según las variables en cuestión. El modelo compara la cercanía entre las observaciones que ya existen en un conjunto de datos y las que se forman recientemente. La máquina hace los cálculos por sí misma y selecciona la cantidad de vecinos que deben compararse (k). Limita la ocurrencia de subajuste y sobreajuste de datos.

Para la clasificación, la cercanía de la mayoría de los vecinos pertenecientes a una clase específica a la nueva observación determina la clase de la nueva observación. En un escenario de predicción, el valor de la nueva observación se predice tomando un promedio de los atributos de los vecinos a los que se apunta. Obtenga más información sobre KNN en R.

Conclusión

El aprendizaje automático es una rama basada en la inteligencia artificial donde los datos se utilizan para identificar patrones que pueden ayudar a tomar decisiones sin una mínima intervención humana. Es importante desarrollar una comprensión más profunda de los modelos discutidos aquí para comenzar a usarlos en la vida real.

Hay muchos matices en el aprendizaje automático y sus algoritmos, como la agresión lineal, la regresión logística, Naive Bayes, K-Means, que solo llegará a conocer cuando avance en este breve aprendizaje. ML es de hecho una herramienta poderosa que en el futuro se utilizará para encontrar soluciones a algunos de los problemas más apremiantes de este mundo. ¡Asegúrate de estar siempre en sintonía con lo que sucede a tu alrededor!

Si está interesado en obtener más información sobre el aprendizaje automático, consulte el Diploma PG en aprendizaje automático e IA de IIIT-B y upGrad, que está diseñado para profesionales que trabajan y ofrece más de 450 horas de capacitación rigurosa, más de 30 estudios de casos y asignaciones, IIIT- B Estado de exalumno, más de 5 proyectos prácticos finales prácticos y asistencia laboral con las mejores empresas.