Algoritmos y tipos de machine learning, el futuro es ahora

Algoritmos y tipos de machine learning, el futuro es ahora

Última actualización 20 de Abril del 2021Tiempo de lectura: 7 min.

Arturo Chavero

El Machine Learning es una rama de la inteligencia artificial con gran impacto en nuestra vida diaria. En los últimos 5 años, el uso de Machine Learning ha aumentado en procesos con los cuales tenemos contacto casi diario. 

El Machine Learning, de manera muy superficial, permite que las computadoras desarrollen procesos y funciones similares a las que haría un ser humano.

Hoy hablaremos sobre ¿qué es machine learning?, los tipos de machine learning y diferentes algoritmos de machine learning. 

¿Qué es machine learning? 

El machine learning es una rama de la inteligecia artificial que permite la mejora progresiva de tareas mediante el aprendizaje automático con computadoras.

Las computadoras adquieren conocimiento sobre los procesos o tareas que tienen que desempeñar y, después de un análisis de datos, mejoran el proceso. El aprendizaje automático de las computadoras es una de las grandes maravillas del machine Learning. 

En el mundo de la computación, los usos de machine Learning no tienen límites, ya que podemos ver los algoritmos implementados desde filtros anti-spam de correos, automóviles inteligentes y ,hasta, software de reconocimiento de voz. 

¿Cómo funciona el machine learning? Los algoritmos de machine learning se encargan del aprendizaje con base a la información que extrae de los datos y, hasta cierto punto, funciona como una emulación del comportamiento humano. 

Dentro del machine learning, existen diferentes modelos de aprendizaje, algoritmos y soluciones para resolver un problema. Por ejemplo, los modelos predictivos son altamente usados para la toma de decisiones. 

Antes de seguir con más ejemplos, veamos los diferentes tipos de machine Learning. 

Tipos de machine learning  

Fuente: Pexels

Tipos de machine learning 

Dentro del machine learning, el desarrollo se categoriza en tres áreas principales: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, y deep learning.

Veamos de qué trata cada área: 

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un modelo de Machine Learning en el cual el aprendizaje de la máquina se genera mediante un grupo de datos etiquetados para su funcionamiento. Este modelo de Machine Learning aprende mediante los datos etiquetados para hacer ajustes y adaptarse a los nuevos datos que ingresen al sistema. 

El modelo de aprendizaje supervisado es capaz de hacer predicciones del comportamiento de datos que aún no han sido procesados. 

Un buen ejemplo donde vemos este tipo de Machine Learning es en los captchas de imágenes, detección de spam y reconocimiento de voz. 

Aprendizaje no supervisado 

El aprendizaje no supervisado es otro tipo de Machine Learning. A diferencia del aprendizaje supervisado, los datos ingresan al sistema sin ser etiquetados previamente. El objetivo del aprendizaje no supervisado es obtener información sin una referencia previa. 

Dentro de este tipo de Machine Learning, hay dos subcategorías conocidas como clustering y reducción dimensional. 

1. Clustering 

El clustering es una técnica para explorar y analizar los datos donde se desconoce la estructura que tienen, un modelo de clustering tendrá la finalidad de obtener y agrupar datos con características similares. 

El clustering es usado en análisis de datos para estrategias de marketing porque facilita la construcción de segmentos de mercado. 

2. Reducción dimensional 

Por otro lado, tenemos la reducción dimensional que se utiliza en datos de alta complejidad, por lo que también demandará una mayor capacidad de procesamiento computacional. 

La reducción dimensional funciona mediante la determinación de correlaciones que  presenta un conjunto de datos y reduciendo elementos repetitivos. Esto resulta en una disminución en el tiempo de análisis de datos y una obtención de información más eficiente. 

Deep learning

Deep learning es otro modelo de Machine Learning, también conocido como aprendizaje reforzado o aprendizaje profundo. Este modelo de machine learning es diferente los que vimos anteriormente

Cuando se crea un modelo de deep Learning, el objetivo es construir modelos que aumentan el rendimiento del algoritmo con base a alguna recompensa que se genere por alguna interacción. 

El modelo usa los parámetros de recompensa para ajustar el comportamiento de acciones futuras para maximizar las recompensas. Uno de los ejemplos más sonados dentro de Machine Learning es el programa Alpha Zero, el programa logró encontrar todas las jugadas posibles en un tablero de ajedrez, con cuatro horas de aprendizaje venció al motor computarizado de ajedrez, Stockfish. 

 

Tipos de machine learning 

Fuente: Pexels

Los 6 principales algoritmos de machine learning 

Sin importar si es un modelo supervisado, no supervisado o deep, Para construir un modelo de Machine Learning y ejecutarlos se implementan diferentes algoritmos. 

Aquí te compartimos los principales algoritmos de Machine Learning: 

1. Algoritmos de regresión 

Un algoritmo de regresión se utiliza cuando se tienen quiere realizar estimaciones y comprender las relaciones entre diferentes variables. Este algoritmo de Machine Learning se enfoca en una variable dependiente y una serie de variables independientes.

Los pronósticos o predicciones eficientes es una de las funciones que puede realizar este tipo de algoritmo de Machine Learning. 

2. Algoritmos Bayesianos

El nombre viene del teorema de Bayes, un teorema de probabilidad. Este tipo de algoritmo de Machine Learning clasifica los datos como independientes a cualquier otro dato, permite predecir las características de los conjuntos de datos. 

El algoritmo bayesiano se inclina hacia la probabilidad y es de los más usados por su simpleza para realizar clasificaciones de datos complejos

3. Algoritmos de agrupación 

Los algoritmos de agrupación son, comúnmente, usados en el Machine Learning no supervisado, ya que por sus características, este algoritmo es ideal para organizar y categorizar datos no etiquetados. 

El algoritmo de agrupación se especializa en buscar grupos dentro de un universo de datos. Es un modelo iterativo donde se asignan valores a los datos tomando en cuenta las características predeterminadas para el análisis. 

4. Algoritmos de árbol de decisión

Los árboles de decisión son una herramienta para elegir una opción basada en criterio preestablecido, son visualmente similares a un diagrama de flujo. Dentro de los árboles de decisiones se tienen nodos con las bifurcaciones posibles de decisión. Los nodos son variables específicas y las ramas son las opciones o caminos de algoritmo para ejecutar. 

5. Algoritmos de redes neuronales

Las redes neuronales, como su nombre lo dices, están basadas en el comportamiento de las redes neuronales en el cerebro humano. Este algoritmo de Machine Learning crea una serie de capas conectadas con capas anexas. Como mencionamos anteriormente, muy similar a un cerebro, la información crea estructuras interconectadas para trabajar en conjunto. El uso de las redes neuronales son para dar soluciones a problemas muy específicos.  

6. Algoritmos de deep learning 

Por último, tenemos los algoritmos de deep learning que son varias capas de redes neuronales interconectadas con el objetivo de simplificar la información a la siguiente capa. Este tipo de algoritmo de Machine Learning se caracteriza por su función de forma fluida al procesar datos estructurados. 

Tipos de machine learning 

Fuente: Pexels

Machine Learning y la programación

Crear un modelo de Machine Learning requiere, forzosamente, usar un lenguaje de programación para analizar datos. Python y R son los lenguajes más populares para el análisis de datos con Machine Learning

Machine learning en python

Python es el lenguaje de programación favorito para muchos programadores y su popularidad no es en vano. El lenguaje de programación Python ha facilitado el desarrollo de algoritmos de Machine Learning alrededor del mundo, esto es gracias a su fácil manejo para crear entornos de desarrollo de inteligencia artificial. 

Python tiene muchas características positivas como acceso a trabajo colaborativo, documentación extensiva y ambientes de Machine Learning para todos al ser un lenguaje Open Source o de código abierto

Todo lenguaje de programación tiene sus extensiones para darle más funcionalidad al lenguaje y Python no es la excepción. Anaconda es una de las librerías más populares para el desarrollo de diferentes tipos de modelos de Machine Learning. 

¿Por qué usar python para machine learning?

Sabemos que Python no es el único lenguaje para Machine Learning  y hay muchas razones para elegir un lenguaje de programación. Sin embargo, te queremos compartir las razones de por qué este lenguaje es utilizado en todos lados.

Las razones para  elegir Python como el lenguaje de programación para el desarrollo de modelos de Machine Learning son: 

  • Es legible, sencillo y elegante
  • Puede usar modelos matemáticos que no son muy comunes en otros lenguajes
  • Facilita la creación de prototipos 
  • Es un lenguaje que permite unificar conocimientos de computación con ingeniería y matemáticas
  • Tiene un sin fin de librerías para construir diferentes soluciones
  • Es un lenguaje de alto rendimiento
  • El desarrollo es utilizado en todo el mundo y continúa en crecimiento 

¿Cuál es el lenguaje de programación que utilizas actualmente? Te invitamos a analizar las ventajas y desventajas que tienes con el lenguaje de programación que elegirás para desarrollar tu siguiente modelo de Machine Learning. 

Adicionalmente, te queremos invitar a descargar nuestro glosario de product management porque es importante comprender las necesidades de un negocio, finalmente, los mejores algoritmos de Machine Learning son los que son implementados para resolver problemas de la vida real. 

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Es tiempo de despedirnos, pero esperamos que esta nota sea el inicio para tu viaje al mundo de Machine Learning. 

¡Nos vemos en la próxima nota! 😉

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