Los 6 mejores algoritmos de aprendizaje automático para ciencia de datos

En este nuevo mundo acelerado, donde la información se trata como una mercancía, el modo de comunicación solo parece mejorar con el advenimiento de la tecnología. Las empresas que tienen una presencia predominante en el mercado buscan profesionales cuando se trata de aprender o procesar esta información para beneficiarlos y mantenerse a la vanguardia en lo que respecta a la competencia.

Su ingesta de información puede ser a través de cualquier medio, ya sea a través de las redes sociales, la televisión, la radio o las reuniones sociales. Pero, ¿ha considerado que las decisiones que termina tomando a menudo se basan en rumores y no en hechos concretos? Piénsalo: no todo lo que lees o escuchas es cierto a menos que esté documentado.

Aquí es exactamente donde entra en juego la ciencia de datos. Evita que las personas tomen decisiones que no se basen en la realidad comprobada.

¿Qué es la ciencia de datos?

En términos sencillos, es algo bastante sencillo. Es una combinación de inferencia de datos, desarrollo de algoritmos y tecnología de manera multidisciplinaria para resolver problemas complejos de forma analítica.

Entra un almacén de información sin procesar y se almacena en Data Warehouse, donde se aprende extrayéndola. La agenda básica detrás de Data Science es que se utiliza de manera creativa para tener un mejor valor comercial para su organización. A los científicos de datos se les enseña cómo descubrir patrones ocultos en estos datos sin procesar con la ayuda de los principios de aprendizaje automático.

Muchas veces las personas se confunden entre Data Scientists y Data Analyst. La diferencia entre los dos es bastante significativa, ya que un analista de datos solo puede saber qué está pasando procesando el historial de los datos. Por otro lado, un científico de datos no solo hará lo mismo, sino que también utilizará algoritmos avanzados de aprendizaje automático para identificar un evento en particular que debería tener lugar en el futuro.

Para que las cosas sean más fáciles de entender, aquí hay ejemplos de tres empresas que utilizan Data Science para brindarle un mejor servicio a usted, como cliente.

1. Netflix: lee y comprende su comportamiento en su sitio web o aplicación, y le sugiere películas y programas de televisión que le pueden gustar.
2. Amazon: implementa la misma táctica y, al analizar el patrón en el que revisa ciertos artículos, lo ayuda a navegar y obtener exactamente lo que desea.
3. Spotify: según tu gusto por la música y los géneros, también te ayuda a escuchar a otros artistas y a encontrar nuevas canciones de las que probablemente no hayas oído hablar.

¿Cuáles son los principales algoritmos de ciencia de datos?

Antes de explicar los Algoritmos de Ciencia de Datos, debemos profundizar en lo que se conoce como Machine Learning. Aprende información de los datos y mejora con la experiencia, SIN intervención humana. Las tareas pueden variar desde ser funciones como mapear entradas y salidas o aprender la estructura oculta en datos que no están etiquetados.

Hay tres tipos de algoritmos de aprendizaje automático:

• Algoritmos de aprendizaje supervisado

Los datos en este modelo tienen etiquetas que se conocen previamente. Tiene algunas variables objetivo con valores que son específicos.

• Algoritmos de aprendizaje no supervisados

Este modelo puede clasificar o corregir los datos que no tienen etiquetas predefinidas. Busca similitudes en las características y predice las clases en nuevos datos.

• Aprendizaje Reforzado

Es el tipo de programación dinámica que entrena algoritmos para tomar una secuencia de decisiones. Aprende a lograr un objetivo en un entorno incierto o potencialmente complejo.

Hay muchos algoritmos de aprendizaje automático diferentes en lo que respecta a la ciencia de datos, pero nos centramos principalmente en seis.

Principales algoritmos de aprendizaje automático para ciencia de datos:

• Regresión lineal

Es una aproximación modelo de una relación casual entre dos o más variables. Son extremadamente valiosos ya que es la forma más común de hacer inferencias y predicciones. La idea fundamental es obtener la recta que mejor se ajuste a los datos, donde el error de predicción total de todos los puntos de datos sea el menor posible.

• Árbol de decisión

Este pertenece a la familia de algoritmos de aprendizaje automático supervisado. Es bastante adaptable y se puede utilizar en casi todos los problemas que se enfrentan. Decision Tree es un método versátil que es capaz de realizar tareas de clasificación y regresión. Dado que la mayoría de los problemas del mundo real son no lineales, el árbol de decisión ayuda al científico a deshacerse de la no linealidad de los datos y simplifica su comprensión.

• Agrupación

A diferencia de Decision Tree, esto cae en el algoritmo de aprendizaje automático no supervisado. Su objetivo básico es encontrar diferentes grupos o estructuras dentro de los datos. Al hacer esto, los elementos de un grupo que son similares entre sí se clasifican en un grupo, mientras que los restantes se clasifican en otro grupo. Podrá decir que hay dos tipos diferentes de datos al agruparlos en dos clases diferentes.

• Visualización

Esta es probablemente la forma más coloquial de inferir datos, ya que se puede adivinar fácilmente, por su propio nombre, a través de la visualización. Aclara aspectos clave del análisis al comunicar claramente los resultados a la audiencia general. Se puede hacer a través de Histogramas, Gráficos de Barras/Pastel, Series de Tiempo, etc.

• Bosques aleatorios

Este modelo consta de una gran cantidad de árboles de decisión individuales que funcionan como un comité. Cada árbol individual en el bosque aleatorio da sus propias predicciones de clase y la clase con más votos se convierte en la predicción de este modelo. En otras palabras, es tan simple y poderoso como la sabiduría de las multitudes.

• Análisis de componentes principales

Es un método utilizado para reducir el número de variables que se pueden encontrar en los datos. Puede extraer los importantes de un grupo grande y reducir las dimensiones de los datos. Combina variables que están correlacionadas entre sí para formar un conjunto de variables más pequeño y esto se conoce como sus componentes principales.

¿Dónde puedes aprender estas herramientas revolucionarias?

Como habría leído la información antes mencionada, podría haberse dado cuenta de que la educación tradicional proporcionada en las universidades podría no ser suficiente en el entorno laboral actual. Después de todo, hay una gran diferencia entre estudiar algo en teoría y presenciar sus aplicaciones prácticas frente a ti. Las empresas buscan fácilmente científicos de datos, ya que agregan un valor sin igual a una empresa con su experiencia y eficiencia.

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Conclusión

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