7 Algoritmos de Aprendizaje Automático que no Puedes Perder

7 Algoritmos de Aprendizaje Automático Imperdibles

 

La ciencia de datos es un campo en crecimiento y variado, y tu trabajo como científico de datos puede cubrir muchas tareas y objetivos. Aprender qué algoritmos funcionan mejor en diferentes escenarios te ayudará a satisfacer estas necesidades dispares.

Es prácticamente imposible ser experto en todos los tipos de modelos de aprendizaje automático, pero debes comprender los más comunes. Aquí te presentamos siete algoritmos esenciales de aprendizaje automático que todo científico de datos debe conocer.

 

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Aprendizaje Supervisado

 

Muchas empresas prefieren utilizar modelos de aprendizaje supervisado por su precisión y aplicaciones prácticas directas. Si bien el aprendizaje no supervisado está creciendo, las técnicas supervisadas son un excelente punto de partida para un científico de datos.

 

1. Regresión Lineal

 

La regresión lineal es el modelo más fundamental para predecir valores basados en variables continuas. Supone que hay una relación lineal entre dos variables y la utiliza para representar resultados en función de una entrada dada.

Dado el conjunto de datos correcto, estos modelos son fáciles de entrenar y poner en práctica, y son relativamente confiables. Sin embargo, las relaciones del mundo real no suelen ser lineales, por lo que su relevancia es limitada en muchas aplicaciones empresariales. Además, no maneja bien los valores atípicos, por lo que no es ideal para conjuntos de datos grandes y variados.

 

2. Regresión Logística

 

Un algoritmo de aprendizaje automático similar pero distinto que debes conocer es la regresión logística. A pesar de la similitud en el nombre con la regresión lineal, es un algoritmo de clasificación, no de estimación. Mientras que la regresión lineal predice un valor continuo, la regresión logística predice la probabilidad de que los datos pertenezcan a una categoría determinada.

La regresión logística es común en la predicción de la pérdida de clientes, la predicción del clima y la proyección de las tasas de éxito de los productos. Al igual que la regresión lineal, es fácil de implementar y entrenar, pero tiende a sobreajustarse y tiene dificultades con las relaciones complejas.

 

3. Árboles de Decisión

 

Los árboles de decisión son un modelo fundamental que se puede utilizar para la clasificación y la regresión. Dividen los datos en grupos homogéneos y los van segmentando en categorías adicionales.

Dado que los árboles de decisión funcionan como diagramas de flujo, son ideales para la toma de decisiones complejas o la detección de anomalías. A pesar de su relativa simplicidad, pueden llevar tiempo entrenarse.

 

4. Naive Bayes

 

Naive Bayes es otro algoritmo simple pero efectivo de clasificación. Estos modelos se basan en el Teorema de Bayes, que determina la probabilidad condicional – la probabilidad de un resultado basado en ocurrencias similares en el pasado.

Estos modelos son populares en la clasificación de texto e imágenes. Pueden ser demasiado simplistas para el análisis predictivo del mundo real, pero son excelentes en estas aplicaciones y manejan bien conjuntos grandes de datos.

 

Aprendizaje No Supervisado

 

Los científicos de datos también deben comprender los modelos básicos de aprendizaje no supervisado. Estos son algunos de los más populares de esta categoría menos común pero aún importante.

 

5. Clustering K-Means

 

El clustering K-means es uno de los algoritmos más populares de aprendizaje automático no supervisado. Estos modelos clasifican los datos agrupándolos en grupos basados en sus similitudes.

El clustering K-means es ideal para la segmentación de clientes. Esto lo hace valioso para las empresas que desean refinar el marketing o acelerar la incorporación, reduciendo así sus costos y tasas de abandono. También es útil para la detección de anomalías. Sin embargo, es esencial estandarizar los datos antes de alimentarlos a estos algoritmos.

 

6. Bosque Aleatorio

 

Como podrías deducir por el nombre, los bosques aleatorios consisten en múltiples árboles de decisión. Entrenar cada árbol con datos aleatorizados y agrupar los resultados permite que estos modelos produzcan resultados más confiables.

Los bosques aleatorios son más resistentes al sobreajuste que los árboles de decisión y son más precisos en aplicaciones reales. Sin embargo, esa confiabilidad tiene un costo, ya que también pueden ser lentos y requerir más recursos informáticos.

 

7. Descomposición en valores singulares

 

Los modelos de descomposición en valores singulares (SVD) dividen conjuntos de datos complejos en partes más fáciles de entender separándolos en sus componentes fundamentales y eliminando información redundante.

La compresión de imágenes y la eliminación de ruido son algunas de las aplicaciones más populares para SVD. Teniendo en cuenta cómo los tamaños de archivo siguen creciendo, estos casos de uso serán cada vez más valiosos con el tiempo. Sin embargo, construir y aplicar estos modelos puede llevar tiempo y ser complejo.

 

Conoce estos algoritmos de aprendizaje automático

 

Estos siete algoritmos de aprendizaje automático no son una lista exhaustiva de lo que puedes utilizar como científico de datos. Sin embargo, son algunos de los tipos de modelos más fundamentales. Comprender estos te ayudará a iniciar tu carrera en ciencia de datos y te facilitará la comprensión de otros algoritmos más complejos que se basan en estos conceptos básicos.

[April Miller](https://www.linkedin.com/in/april-j-miller/) es editora de tecnología de consumo en la revista ReHack. Tengo un historial de crear contenido de calidad que genera tráfico en las publicaciones con las que trabajo.

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