Los algoritmos de machine learning son el alma que mueven los procesos de aprendizaje. Gracias a ellos podemos obtener la información que necesitamos para tomar decisiones o predecir el comportamiento de los datos.
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.
¿Pero 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.
A continuación, te hablamos acerca de los 7 tipos de algoritmos de Machine Learning.
Si estás incursionando en el Machine Learning o te gustaría saber de qué va este campo de la inteligencia artificial, es primordial saber de qué manera funciona el núcleo de esta ciencia de la información. En primera instancia, es bueno que recuerdes que el Machine Learning es una ciencia de la información que lleva a una máquina u ordenador a usar algoritmos y modelos para realizar tareas de forma automática, sin seguir ningún tipo de instrucciones por parte de los usuarios o los desarrolladores de los programas.
1. Algoritmo de regresión
Para realizar un proyecto que busque obtener una mejor calidad de resultados y pronósticos, es necesario configurar un algoritmo de regresión. Este elemento tiene el objetivo de crear proyectos de Machine Learning que puedan estimar una relación entre dos o más variables que pertenecen a un mismo objeto de estudio.
Para ello, el programa debe fijar una variable dependiente y, después, registrar su comportamiento con otras variables del programa que son independientes.
Se utilizan mucho en el análisis estadístico. El ejemplo clásico es la predicción de precios de Inmuebles a partir de sus características: cantidad de ambientes del piso, barrio, distancia al centro, metros cuadrados del piso, etc. Los Algoritmos más usados de Regresión son:
· Regresión Lineal
· Regresión Logística
2. Algoritmo de agrupación
Por otro lado, el algoritmo de agrupación se utiliza en el tipo de aprendizaje no supervisado del Machine Learning.
Los algoritmos de agrupación te permiten establecer categorías que reúnan todos los datos no etiquetados y, de esta manera, organizarlos en grupos de categoría indefinida.
Estos métodos intentan crear “puntos centrales” y jerarquías para diferenciar grupos y descubrir características comunes por cercanía. Los más utilizados son:
· K-Means
· K-Medians
· Hierarchical Clustering
3. Algoritmo de redes neuronales
Al retomar la idea de cómo funciona y se construye un cerebro, así como el posicionamiento de las neuronas, el algoritmo de redes neuronales intenta imitar el funcionamiento del sistema neuronal, construyendo unidades neuronales que, después, forman capas, que también conectan con otra o más capas del programa.
Se suelen utilizar para problemas de Clasificación y Regresión, pero realmente tienen un gran potencial para resolver multitud de problemáticas. Son muy buenas para detectar patrones. Las Redes Neuronales Artificiales requieren mucha capacidad de procesamiento y memoria y estuvieron muy limitadas por la tecnología del pasado hasta estos últimos años en los que resurgieron con mucha fuerza dando lugar al Aprendizaje Profundo. Las redes neuronales básicas y clásicas son:
· Compuerta XOR
· Perceptron
· Back-Propagation
· Hopfield Network
· MLP: Multi Layered Perceptron
4. Algoritmo bayesianos
El tipo de algoritmo bayesiano está inspirado en la estructura y funcionamiento del teorema de Bayes. Cuando se usa este algoritmo, se está intentando cada valor de forma independiente para predecir la manera que actúa cada elemento dentro de modelos de probabilidad.
Los más utilizados son:
· Naive Bayes
· Gaussian Naive Bayes
· Multinomial Naive Bayes
· Bayesian Network
5. Algoritmo de árbol de decisión
Tomando la idea de cómo funcionan los nodos y las ramas de un árbol, el algoritmo de árbol de decisión intenta representar en los nodos unas posibles variables que pueden ser integradas.
Se utilizan sobre todo para clasificación de información, bifurcando y modelando los posibles caminos tomados y su probabilidad de ocurrencia para mejorar su precisión. Una vez armados, los arboles de decisión ejecutan muy rápido para obtener resultados. Los Algoritmos de árbol de decisión más usados son:
· Arboles de Clasificación y Regresión (CART)
· Decisión de Arbol condicional
6. Algoritmo de reducción de dimensión
Para mejorar la eficiencia en la que funciona un programa de Machine Learning, aparecen los elementos del algoritmo de reducción de dimensión. Este tipo de algoritmo se encarga de eliminar (o reducir) el número de variables que existen dentro de un proyecto, para que, de esta manera, puedas llegar a la solución correcta o a una mucho más efectiva.
Son útiles para visualizar datos o para simplificar el conjunto de variables que luego pueda usar un algoritmo supervisado. Los más utilizados son:
· Principal Component Analysis (PCA)
· t-SNE
7. Algoritmo de aprendizaje profundo
Los algoritmos de aprendizaje profundo son el tipo que caracteriza la forma en la que funciona otro de los campos de la inteligencia artificial: el deep learning. Este tipo de algoritmo utiliza las redes neuronales para transferir los datos y pasarlos entre múltiples capas. De esta manera, el algoritmo va a entender de forma progresiva el grupo de datos que se están aprehendiendo.
Cada capa neuronal del algoritmo de aprendizaje profundo puede representar un nivel de dificultad distinto. Los algoritmos más populares de Deep Learning son:
· Convolutional Neural Networks
· Long Short Term Memory Neural Networks
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)
El Natural Language Processing es una mezcla entre DataScience, Machine Learning y Lingüística. Tiene como objetivo comprender el lenguaje humano. Tanto en textos como en discurso/voz. Desde analizar sintáctica ó gramáticamente miles contenidos, clasificar automáticamente en temas, los chatbots y hasta generar poesía. También es común utilizarlo para el Análisis de Sentimientos en redes sociales y la traducción automática entre idiomas. Asistentes como Siri, Cortana y la posibilidad de preguntar y obtener respuestas.
Cada proyecto tiene un conjunto de características y necesidades específicas. Para seleccionar con eficiencia que algoritmos de machine learning debemos aplicar tenemos que determinar qué información necesitamos y como los queremos conseguir en primer lugar. Posteriormente debemos comprender con que datos contamos. Una vez determinadas estas variables procedemos a evaluar el tipo de algoritmo que mejor se adapte a nuestras necesidades ¿cuáles son los algoritmos que más utilizan? ¿Cuál crees que falta en esta lista? Si te gustado este post recuerda seguirnos en nuestras redes sociales.