Lectores como tú ayudan a apoyar a MUO. Cuando realiza una compra utilizando enlaces en nuestro sitio, podemos ganar una comisión de afiliado.
¿Alguna vez te has preguntado cómo funcionan los autos sin conductor, los chatbots y las recomendaciones automáticas de Netflix? Estos prácticos avances tecnológicos son los productos del aprendizaje automático.
Este tipo de inteligencia artificial entrena a las computadoras para estudiar el comportamiento humano y usar algoritmos para tomar decisiones inteligentes sin intervención. Los algoritmos aprenden independientemente de los datos de entrada y predicen la salida lógica en función de la dinámica de un conjunto de datos de entrenamiento.
Estos son algunos de los mejores algoritmos de aprendizaje automático que ayudan a crear y entrenar sistemas informáticos inteligentes.
La importancia de los algoritmos en el aprendizaje automático
A algoritmo de aprendizaje automático es un conjunto de instrucciones que se utilizan para ayudar a una computadora a imitar el comportamiento humano. Dichos algoritmos pueden llevar a cabo tareas complejas con poca o ninguna asistencia humana.
En lugar de escribir código para cada tarea, el algoritmo genera lógica a partir de los datos que introduce en el modelo. Dado un conjunto de datos lo suficientemente grande, identifica un patrón, lo que le permite tomar decisiones lógicas y predecir el resultado valioso.
Los sistemas modernos utilizan varios algoritmos de aprendizaje automático, cada uno con sus propios beneficios de rendimiento. Los algoritmos también difieren en precisión, datos de entrada y casos de uso. Como tal, saber qué algoritmo usar es el paso más importante para construir un modelo de aprendizaje automático exitoso.
1. Regresión logística
También conocido como regresión logística binomial, este algoritmo encuentra la probabilidad de éxito o fracaso de un evento. Generalmente es el método de acceso cuando la variable dependiente es binaria. Además, los resultados suelen procesarse simplemente como verdadero/falso o sí/no.
Para usar este modelo estadístico, debe estudiar y categorizar conjuntos de datos etiquetados en categorías discretas. Una característica impresionante es que puede extender la regresión logística a múltiples clases y brindar una visión realista de las predicciones de clase basadas en probabilidades.
La regresión logística es muy rápida y precisa para clasificar registros desconocidos y conjuntos de datos simples. También es excepcional en la interpretación de los coeficientes del modelo. Además, la regresión logística funciona mejor en escenarios donde el conjunto de datos es linealmente separable.
Con este algoritmo, puede actualizar fácilmente los modelos para reflejar nuevos datos y usar la inferencia para determinar la relación entre las características. También es menos propenso al sobreajuste, tiene una técnica de regularización en caso de que exista y requiere poca potencia de cálculo.
Una gran limitación de la regresión logística es que asume una relación lineal entre las variables dependientes e independientes. Esto lo hace inadecuado para problemas no lineales porque solo predice funciones discretas utilizando una superficie de decisión lineal. Como resultado, los algoritmos más potentes pueden adaptarse mejor a sus tareas más complejas.
2. Árbol de decisión
El nombre deriva de su enfoque estructurado en árbol. Puede utilizar el marco del árbol de decisión para problemas de clasificación y regresión. Aún así, es más funcional para resolver problemas de clasificación.
Como un árbol, comienza con el nodo raíz que representa el conjunto de datos. Las ramas representan las reglas que guían el proceso de aprendizaje. Estas ramas, denominadas nodos de decisión, son preguntas de sí o no que conducen a otras ramas o terminan en nodos hoja.
Cada nodo hoja representa el posible resultado de una acumulación de decisiones. Los nodos hoja y los nodos de decisión son las dos entidades principales involucradas en la predicción de un resultado a partir de la información proporcionada. Por lo tanto, el resultado final o la decisión se basa en las características del conjunto de datos.
Los árboles de decisión son algoritmos de aprendizaje automático supervisados. Estos tipos de algoritmos requieren que el usuario explique cuál es la entrada. También necesitan una descripción del resultado esperado de los datos de entrenamiento.
En pocas palabras, este algoritmo es una representación gráfica de diferentes opciones guiadas por condiciones preestablecidas para obtener todas las soluciones posibles a un problema. Como tal, las preguntas formuladas son una preparación para llegar a una solución. Los árboles de decisión imitan el proceso de pensamiento humano para llegar a un veredicto lógico utilizando reglas simples.
La principal desventaja de este algoritmo es que es propenso a la inestabilidad; un pequeño cambio en los datos puede causar una gran interrupción en la estructura. Como tal, debe explorar varios formas de obtener conjuntos de datos consistentes para sus proyectos.
3. Algoritmo K-NN
K-NN ha demostrado ser un algoritmo multifacético útil para abordar muchos problemas del mundo real. A pesar de ser uno de los algoritmos de aprendizaje automático más simples, es útil para muchas industrias, desde la seguridad hasta las finanzas y la economía.
Como su nombre lo indica, K-Nearest Neighbor funciona como un clasificador al asumir la similitud entre los datos vecinos nuevos y existentes. Luego coloca el nuevo caso en la misma categoría o en una categoría similar a la de los datos disponibles más cercanos.
Es importante señalar que K-NN es un algoritmo no paramétrico; no hace suposiciones sobre los datos subyacentes. También llamado algoritmo de aprendizaje perezoso, no aprende inmediatamente de los datos de entrenamiento. En cambio, almacena conjuntos de datos actuales y espera hasta que recibe nuevos datos. Luego, realiza clasificaciones basadas en proximidad y similitudes.
K-NN es práctico y la gente lo usa en varios campos. En el cuidado de la salud, este algoritmo puede predecir posibles riesgos para la salud en función de las expresiones genéticas más probables de un individuo. En finanzas, los profesionales usan K-NN para pronosticar el mercado de valores e incluso los tipos de cambio de divisas.
La principal desventaja de usar este algoritmo es que requiere más memoria que otros algoritmos de aprendizaje automático. También tiene dificultad para manejar la entrada de datos complejos y de alta dimensión.
Sin embargo, K-NN sigue siendo una buena opción, ya que se adapta fácilmente, identifica patrones fácilmente y le permite modificar los datos de tiempo de ejecución sin afectar la precisión de la predicción.
4. K-medias
K-Means es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que agrupa conjuntos de datos no etiquetados en grupos únicos. Recibe entrada, minimiza la distancia entre los puntos de datos y agrega datos en función de los puntos en común.
Para mayor claridad, un clúster es una colección de puntos de datos agrupados en uno debido a ciertas similitudes. El factor "K" le dice al sistema cuántos clústeres necesita.
Una ilustración práctica de cómo funciona esto consiste en analizar un grupo numerado de futbolistas. Puede usar este algoritmo para crear y dividir a los futbolistas en dos grupos: futbolistas expertos y futbolistas aficionados.
El algoritmo K-Means tiene varias aplicaciones en la vida real. Puede usarlo para categorizar las calificaciones de los estudiantes, realizar diagnósticos médicos y mostrar los resultados del motor de búsqueda. En resumen, sobresale analizando grandes cantidades de datos y dividiéndolos en grupos lógicos.
Una consecuencia del uso de este algoritmo es que los resultados suelen ser inconsistentes. Depende del orden, por lo que cualquier cambio en el orden de un conjunto de datos existente puede afectar su resultado. Además, carece de un efecto uniforme y solo puede manejar datos numéricos.
A pesar de estas limitaciones, K-Means es uno de los algoritmos de aprendizaje automático con mejor rendimiento. Es perfecto para segmentar conjuntos de datos y es confiable por su adaptabilidad.
Elegir el mejor algoritmo para usted
Como principiante, es posible que necesite ayuda para decidirse por el mejor algoritmo. Esta decisión es desafiante en un mundo lleno de opciones fantásticas. Sin embargo, para empezar, debe basar su elección en algo que no sean las características sofisticadas del algoritmo.
Más bien, debe considerar el tamaño del algoritmo, la naturaleza de los datos, la urgencia de la tarea y los requisitos de rendimiento. Estos factores, entre otros, te ayudarán a determinar el algoritmo perfecto para tu proyecto.
