Requisito previo para el aprendizaje automático: no es lo que crees que es

Actualmente, Machine Learning es una de las tecnologías más buscadas. Si es un novato en este tema, debe conocer los requisitos previos para el aprendizaje automático. Antes de comenzar, es importante que comprenda los diferentes conceptos y los diferentes tipos de aprendizaje automático que lo ayudarán en este campo.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial y es el estudio científico de algoritmos y modelos estadísticos utilizados por los sistemas informáticos. Lo usan además para realizar una tarea específica con la ayuda de patrones e inferencia de datos.

El objetivo principal es permitir que las computadoras aprendan automáticamente, sin intervención o asistencia humana. También debería ser capaz de ajustarse y adaptarse a las acciones en consecuencia.

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Aplicaciones del aprendizaje automático

Avanzamos hacia la automatización y la inteligencia artificial para ser más eficientes. Por lo tanto, hay mucho campo en términos de Machine Learning y sus aplicaciones.

Éstos son algunos de ellos:

1. Reconocimiento de imágenes

Uno de los usos más comunes de Machine Learning es cuando implica la detección de rostros en una imagen. Hay una categoría separada para cada individuo en una base de datos. También puede usar Machine Learning para el reconocimiento de caracteres para escritura a mano o letras impresas.

2. Diagnóstico médico

Se puede utilizar en técnicas y herramientas que van a ayudar en el diagnóstico de enfermedades. Con la ayuda del análisis de parámetros clínicos, se realiza la predicción de la progresión de la enfermedad. Desde aquí se puede tener una opinión médica en cuanto a la planificación de la terapia del paciente, junto con el seguimiento.

3. Sector Financiero

El aprendizaje automático es la fuerza impulsora de la popularidad de los servicios que ofrece el sector financiero. Ayuda a los bancos y otras instituciones a tomar decisiones más inteligentes. Con la ayuda de Machine Learning, puede predecir el cierre de una cuenta de antemano.

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Requisito previo para el aprendizaje automático

Como ahora tenemos una mejor comprensión, podemos hablar sobre los requisitos previos de Machine Learning:

1. Estadística, Cálculo, Álgebra Lineal y Probabilidad

A) Las estadísticas contienen herramientas que se utilizan para obtener un resultado a partir de los datos.

• Transformando los datos brutos en información valiosa, se utilizan estadísticas descriptivas.
• Las estadísticas inferenciales se utilizan para obtener información de una muestra de datos sin utilizar el conjunto de datos completo.

Cuando se trata de requisitos previos para aprender Machine Learning, esto ocupa un lugar destacado en la lista, ya que implica algunas matemáticas básicas. Esto establece la base fundamental de cómo se puede extraer la información de los datos disponibles.

B) Hablando de matemáticas, el cálculo también es un requisito previo del aprendizaje automático y juega un papel integral en el algoritmo. Como conjuntos de datos con múltiples características se utilizan para construir modelos de aprendizaje. El cálculo multivariable juega un papel vital en la construcción de un modelo de aprendizaje automático.

C) Álgebra lineal se ocupa de matrices, vectores y transformaciones lineales. Se utiliza en el aprendizaje automático para realizar operaciones y transformar conjuntos de datos.

D) Como la probabilidad se usa para predecir la ocurrencia de un evento, te ayuda a razonar la situación, en cuanto a por qué ocurrió cierto evento. La probabilidad es una base en los requisitos previos del aprendizaje automático.

2. Conocimientos de programación

Ser capaz de escribir código es una de las cosas más importantes cuando se trata de Machine Learning. Necesita conocer lenguajes como Python y R para implementar el proceso.

Funciones básicas como:

• Definiendo y llamando a funciones
• Listas, conjuntos y diccionarios (evaluar, iterar y crear)
• bucles for con múltiples iteradores de variables
• Expresiones condicionales if/else
• formato de cadena
• Instrucción de paso: para la sintaxis

Deberías hacer un curso en Python, para ser específicos. Esto no solo facilitará su proceso de aprendizaje de este tema, sino que también le brindará una mejor comprensión del modelado de datos.

3. Modelado de datos

Es un proceso de estimación de la estructura del conjunto de datos, y se realiza para encontrar cualquier variación o patrón dentro. Machine Learning también se basa en modelos predictivos. Por lo tanto, necesita conocer varias propiedades de los datos que tiene para poder predecir.

El aprendizaje de algoritmos iterativos puede dar lugar a errores en el conjunto y el modelo; es necesario comprender mejor cómo funciona el modelado de datos.

Conclusión

En este artículo, nos enfocamos en los requisitos previos del aprendizaje automático y también en sus aplicaciones. Debe tener cierta comprensión de las matemáticas: estadística, probabilidad, álgebra lineal y cálculo, lenguaje de programación y modelado de datos.

El aprendizaje automático es una carrera lucrativa para ingresar, pero requiere una cierta cantidad de práctica y experiencia. No es una misión que se pueda hacer de la noche a la mañana. Pero si observa los salarios del aprendizaje automático, encontrará que el esfuerzo vale la pena.

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