¿Alguna vez te has preguntado cómo las computadoras pueden identificar rostros, entender el habla, recomendar películas o conducir carros autónomos? Detrás de todas estas maravillas se encuentran los fascinantes algoritmos de machine learning.
¿Qué son los algoritmos de machine learning?
Los algoritmos de machine learning (ML) son un conjunto de instrucciones que permiten a las computadoras «aprender» de los datos sin necesidad de estar explícitamente programadas.
Es decir, en lugar de darle a la máquina todas las reglas, el aprendizaje automático busca patrones en grandes conjuntos de datos y aprende por sí mismo a realizar tareas. ¡Magia tecnológica!
¿Qué tipos de algoritmos de aprendizaje automático existen?
Existen 3 grandes categorías de estos algoritmos inteligentes:
- Aprendizaje supervisado: la máquina recibe datos de entrenamiento etiquetados por humanos para aprender a realizar tareas como clasificación y predicción. Por ejemplo, identificar spam en emails.
- Aprendizaje no supervisado: no requiere datos etiquetados. El algoritmo debe encontrar patrones por sí mismo en los datos. Sirve para agrupar datos similares.
- Aprendizaje por refuerzo: la máquina recibe recompensas o castigos según la precisión de sus acciones y aprende a optimizarlas. Ideal para robótica o videojuegos.
Algoritmos más populares
Entre los algoritmos más utilizados en la actualidad tenemos:
- Árboles de decisión: clasifican datos en categorías como bueno/malo. Son fáciles de interpretar.
- Regresión lineal: predice valores continuos como precios de casas
- Support Vector Machines: analizan datos y los clasifican en el espacio. Muy efectivos en textos e imágenes.
- Redes neuronales: inspiradas en las neuronas humanas. Tienen múltiples capas y son ideales para tareas complejas como reconocimiento de voz y conducción autónoma.
- K-means: agrupa datos con características similares. Útil para segmentar clientes.
- Algoritmos de reducción de dimensionalidad: son técnicas utilizadas en ML para disminuir la cantidad de variables o características de un conjunto de datos, sin perder información importante. Esto permite simplificar y acelerar el entrenamiento de modelos.
Algunos de los algoritmos de reducción de dimensionalidad más comunes son:
- Análisis de Componentes Principales (PCA): busca un nuevo conjunto de características que contengan la mayor varianza posible de los datos originales. Es uno de los más populares por su sencillez y efectividad.
- Análisis Lineal Discriminante (LDA): encuentra la combinación lineal óptima de características para maximizar la separabilidad entre clases. Útil en problemas de clasificación.
- Análisis de Correspondencias (CA): proyecta una nube de puntos de alta dimensión en un espacio de menor dimensión, preservando las distancias entre puntos. Se usa frecuentemente en visualización de datos.
- Selección de características: selecciona un subconjunto de características relevantes entre todas las disponibles. Algoritmos como RELIEF pueden calcular importancia de características.
- t-SNE: permite la visualización de datos de alta dimensión en 2D o 3D, conservando la estructura local de los datos. Ideal para entender clusters.
- Autoencoders: es una red neuronal que comprime los datos en una representación de menor dimensión y luego trata de recrear los datos originales.
Te adjunto un mapa de algoritmos muy interesante que encontré y al que puedes echarle un ojo.
¿Cuándo usar cada algoritmo?
Pues depende del problema y los datos disponibles. Con experimentación, prueba y error se puede determinar el mejor para cada tarea. ¡El machine learning le está dando superpoderes a las máquinas!
