Aprendizaje automático con Python: lista de algoritmos que necesita dominar

¿Qué es Python?

Es un lenguaje de programación orientado a objetivos que fue desarrollado en 1991 por Guido van Rossum . Es muy para entender y aprender. Python es popular entre los desarrolladores porque mejora la reutilización del código y la modularidad del programa. Python es un lenguaje de programación interactivo de alto nivel que permite la interacción directa entre desarrolladores e intérpretes, algo que facilita mucho la escritura de código.

¿Qué es el aprendizaje automático (ML)?

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que permite que las computadoras experimenten un aprendizaje automático y mejoren con el tiempo a través de la experiencia. El objetivo principal del aprendizaje automático es crear programas de computadora que tengan la capacidad de mejorarse a sí mismos en función de nuevos datos sin requerir ninguna programación explícita para los mismos.

ML funciona junto con herramientas estadísticas y resultados de predicción de datos. También tiene una asociación con el modelo predictivo bayesiano y el algoritmo de minería de datos. Después de recibir la entrada del usuario, las computadoras usan un algoritmo para entregar una salida. Existen varias aplicaciones de aprendizaje automático, incluido el mantenimiento predictivo, la detección de fraudes, la traducción automática, la videovigilancia y más.

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¿Cómo se suman el aprendizaje automático y Python?

Python tiene varias características que lo convierten en una combinación ideal con el aprendizaje automático. Algunas de estas características se mencionan a continuación:

1. Es fácil de codificar. Escribir código en Python es tan fácil como uno, dos y tres. Es mucho más fácil que otros lenguajes como Java y C++.

2. Integrado. No se necesita mucho tiempo ni esfuerzo para integrarlo con C, C++ y otros lenguajes de programación.

3. Portátil. Es un lenguaje de programación independiente. El mismo programa escrito con Python se puede ejecutar en macOS o Windows. No necesita diferentes códigos para ejecutarse en diferentes sistemas operativos.

4. Orientado a objetos. Es el ejemplo perfecto de un lenguaje de programación basado en OOP. Conceptos como objetos, clases, encapsulación, herencia y polimorfismo, entre otros, son comunes en los lenguajes orientados a objetos. Python es compatible con todo esto y más.

5. Dinámico. Es uno de los pocos lenguajes tipificados dinámicamente. Esto significa que no es necesario que declare el tipo de datos mientras escribe el código, ya que se decide en tiempo de ejecución cuando se declaran las variables.

Tipos de algoritmos de aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático son en general dos categorías: supervisados ​​y no supervisados. Analicemos estos dos tipos en detalle.

1. Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es el tipo más preferido cuando se trata de problemas prácticos de aprendizaje automático. Tiene dos tipos de variables: variables de entrada y variables de entrada. Se utiliza un algoritmo para aprender una función que asigna la entrada a la salida. El objetivo aquí es estimar la función de mapeo de tal manera que usted o su máquina puedan predecir la variable de salida en función de la variable de entrada que se le proporcionó para un conjunto de datos dado, hay varios tipos de aprendizaje supervisado que debe conocer.

Se conoce como aprendizaje supervisado, funciona como la forma en que los maestros supervisan el proceso de aprendizaje en la clase. Aquí, un conjunto de datos de entrenamiento supervisa el aprendizaje de un algoritmo. Tenemos el resultado deseado: el algoritmo bajo la supervisión del conjunto de datos continúa haciendo predicciones iterativas hasta que se alcanza el nivel de rendimiento deseado.

Este tipo de algoritmo se puede dividir en dos grupos: clasificación y regresión. Los algoritmos de clasificación son aquellos que presentan una categoría como variable de salida. Por otro lado, los algoritmos de regresión son aquellos que tienen como variable de salida un valor real – peso o dólares.

2. Aprendizaje automático no supervisado

En este tipo de algoritmo de aprendizaje automático, tiene las variables de entrada. No hay variables de salida disponibles. El objetivo del aprendizaje no supervisado es modelar la distribución de datos o la estructura de datos para aprender más sobre el conjunto de datos. Estos algoritmos se conocen como algoritmos de aprendizaje no supervisados, porque no le brindan los resultados deseados ni tienen a nadie supervisando el aprendizaje.

Los algoritmos son completamente independientes y son responsables tanto de encontrar como de presentar aprendizajes interesantes en un conjunto de datos. Estos algoritmos se agrupan además en problemas de asociación y agrupamiento. Los problemas de agrupamiento son aquellos que tienen agrupaciones inherentes en los datos dados. Por otro lado, los problemas de asociación son aquellos que tienen reglas que definen gran parte de los datos.

Algunos algoritmos comunes de aprendizaje automático en Python

1. Regresión lineal

Este es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado en Python. Predice un resultado y observa características. Según la cantidad de variables en las que se ejecuta, una o muchas, podemos referirnos a ella como regresión lineal simple o regresión lineal múltiple. Es uno de los algoritmos de ML más populares en Python.

Tiene una función simple: crear una línea al poner pesos contra variables y luego hacer una predicción. La regresión lineal se usa a menudo para predecir valores reales como el costo de los artículos. Si hay una línea que define de manera óptima la relación que existe entre las variables independientes y dependientes es la línea de regresión. Obtenga más información sobre la regresión lineal en Machine Learning.

2. Regresión logística

Nuevamente, este es un algoritmo ML supervisado. Se utiliza para predecir valores discretos, como verdadero o falso, 0 o 1, y sí o no. Trabaja sobre variables independientes. Se utiliza una función logística para hacer una estimación que proporciona 0 o 1 como salida. Aunque se llama regresión, este algoritmo es en realidad del tipo de clasificación.

3. Máquinas de vectores de soporte (SVM)

Este también es un algoritmo de aprendizaje supervisado. Pertenece a la clasificación de algoritmos supervisados. Crea una línea que separa las diferentes categorías de un conjunto de datos. Esta línea se optimiza calculando el vector. Se hace para asegurarse de que los puntos que están más cerca de cada uno sean los más alejados entre sí. Principalmente es el vector lineal, pero a veces también puede ser otra cosa.

4. Árbol de decisión

Esto nuevamente cae bajo los algoritmos de ML supervisados. Sin embargo, se utiliza tanto para la regresión como para la clasificación. ¿Cómo funciona este algoritmo? Toma una instancia, navega por todo el árbol y realiza una comparación de funciones mediante una declaración condicional. El lado desciende se basa en el resultado. Este algoritmo ML en Python puede funcionar en variables dependientes continuas y categóricas.

Leer: Requisito previo del aprendizaje automático

5. Bayesiano ingenuo

Este método de clasificación se basa en el teorema de Bayes. Este método de clasificación mantiene una suposición entre predictores. Entonces, un clasificador Naive Bayes funciona asumiendo que una característica específica en una clase no tiene relación alguna con ninguna otra característica de la misma clase. Por ejemplo, una fruta tiene varias características que la hacen ser lo que es.

Según un clasificador Naive Bayes, cada una de estas características contribuirá de forma independiente a la probabilidad de que esa fruta sea de un determinado tipo. Esto es cierto incluso si las características dependen unas de otras. Su modelo es bastante simple y funciona muy bien con conjuntos de datos más grandes.

Lea también: Bibliotecas de aprendizaje automático que debe conocer

Conclusión

En este blog, aprendimos sobre el aprendizaje automático en Python y los diversos algoritmos que podemos usar para entrenar nuestras máquinas para predecir y funcionar mejor.

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