Desmitificando el Aprendizaje Automático Bibliotecas y Herramientas Populares de ML

Desmitificando el Aprendizaje Automático Bibliotecas y Herramientas Populares de ML

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Como científico de datos senior, a menudo me encuentro con aspirantes a científicos de datos ansiosos por aprender sobre el aprendizaje automático (ML). Es un campo fascinante que puede parecer abrumador al principio, pero te aseguro que, con la mentalidad correcta y los recursos adecuados, cualquiera puede dominarlo. En esta guía completa, desmitificaré el aprendizaje automático, dividiéndolo en conceptos comprensibles para principiantes.

¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático es una subdisciplina de la inteligencia artificial (IA) que permite a las computadoras aprender y tomar decisiones o predicciones sin programación explícita. Implica alimentar datos a algoritmos, que luego generalizan patrones e inferencias sobre datos no vistos. 

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Existen tres tipos principales de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado y aprendizaje por refuerzo.

 

1. Aprendizaje Supervisado

En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se entrena con un conjunto de datos etiquetados que contiene pares de entrada-salida. El objetivo es aprender una relación entre las entradas y las salidas correspondientes. Tareas comunes de aprendizaje supervisado incluyen clasificación (por ejemplo, correos electrónicos de spam vs. no spam) y regresión (por ejemplo, predicción de precios de viviendas).

1. Aprendizaje No Supervisado

En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo recibe un conjunto de datos no etiquetados e intenta descubrir patrones o estructuras ocultas dentro de los datos. Tareas típicas de aprendizaje no supervisado incluyen agrupamiento (por ejemplo, agrupar clientes según su comportamiento) y reducción de dimensionalidad (por ejemplo, reducir la cantidad de características en un conjunto de datos para mejorar la eficiencia).

1. Aprendizaje por Refuerzo

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo aprenden interactuando con un entorno y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. El objetivo es aprender una política que maximice la recompensa acumulativa con el tiempo. El aprendizaje por refuerzo se utiliza comúnmente en robótica, juegos y sistemas de recomendación.

 

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El Proceso de Aprendizaje Automático

El proceso de aprendizaje automático generalmente consta de los siguientes pasos:

1. Recopilación de datos

La recolección de datos relevantes es el primer paso en el proceso de aprendizaje automático. Los datos se pueden recopilar de varias fuentes como bases de datos, APIs, web scraping o sensores. Es crucial obtener datos de alta calidad, ya que el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático depende en gran medida de los datos utilizados para el entrenamiento.

1. Preprocesamiento de datos

El preprocesamiento de datos implica limpiar y transformar los datos en bruto en un formato adecuado para los algoritmos de aprendizaje automático. Este paso puede incluir el manejo de valores faltantes, detección de valores atípicos, escala de características, codificación de variables categóricas e ingeniería de características.

1. Selección de modelo

Elegir el algoritmo adecuado para la tarea es fundamental. Existen numerosos algoritmos de aprendizaje automático, cada uno con sus fortalezas y debilidades. Al seleccionar un modelo, se deben considerar factores como el tipo de problema, el tamaño y la naturaleza del conjunto de datos, y la complejidad del modelo deseado.

1. Entrenamiento de modelo

El entrenamiento del modelo implica alimentar los datos preprocesados al algoritmo elegido, que aprende patrones a partir de los datos. En el aprendizaje supervisado, el modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar la diferencia entre sus predicciones y las salidas reales.

1. Evaluación de modelo

Evaluar el rendimiento del modelo en datos no vistos es crucial para asegurarse de que generalice bien a nuevos ejemplos. Las métricas comunes de evaluación incluyen precisión, recall, puntuación F1 y error cuadrático medio (MSE), dependiendo del tipo de problema.

1. Implementación de modelo

Una vez que se ha entrenado y evaluado un modelo satisfactorio, se puede implementar en un entorno de producción para realizar predicciones en tiempo real sobre nuevos datos.

Bibliotecas y herramientas populares de aprendizaje automático

Existen muchas herramientas y bibliotecas disponibles para simplificar el proceso de aprendizaje automático. Algunas bibliotecas populares de ML incluyen:

Scikit-learn

Scikit-learn es una biblioteca de Python ampliamente utilizada para aprendizaje automático que proporciona herramientas simples y eficientes para el preprocesamiento de datos, selección de modelos, entrenamiento y evaluación. Admite varios algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como herramientas para selección de modelos y ajuste de hiperparámetros.

TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de código abierto desarrollada por Google para cálculos numéricos y aprendizaje automático a gran escala. Es particularmente popular para el aprendizaje profundo, un subcampo del aprendizaje automático que se enfoca en redes neuronales con muchas capas.

Keras

Keras es una API de redes neuronales de alto nivel, escrita en Python, que se puede ejecutar sobre TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit o Theano. Está diseñada para permitir experimentación rápida con modelos de aprendizaje profundo, y su interfaz fácil de usar la hace ideal para principiantes.

PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto desarrollada por Facebook, que permite gráficos de cálculo dinámicos, lo que la hace más flexible y fácil de depurar que TensorFlow. Ha ganado popularidad debido a su simplicidad, rendimiento y facilidad de uso.

SAS Viya

SAS Viya es un completo paquete de software para gestión de datos, análisis avanzado y modelado predictivo. Es uno de los paquetes de software estadístico más antiguos y ampliamente utilizados en diversas industrias, como finanzas, salud y venta minorista. SAS ofrece una amplia biblioteca de algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de preprocesamiento de datos, así como una interfaz fácil de usar que la hace accesible tanto para principiantes como para científicos de datos experimentados. Si bien SAS no es de código abierto como las otras bibliotecas mencionadas, sigue siendo una opción popular en organizaciones que priorizan la estabilidad, el soporte y la escalabilidad.

Bono: Consejos para futuros científicos de datos

Como principiante en el aprendizaje automático, es esencial tener en cuenta los siguientes consejos:

Domina los Fundamentos

Comienza aprendiendo conceptos fundamentales de estadística, álgebra lineal, cálculo y programación (preferiblemente Python). Esta base te permitirá comprender e implementar algoritmos de aprendizaje automático de manera más efectiva.

Aprende Haciendo

Aplica lo que aprendas en proyectos del mundo real. Participa en competiciones en línea como las de Kaggle o trabaja en proyectos personales para adquirir experiencia práctica.

Mantente Curioso y Sigue Aprendiendo

El aprendizaje automático es un campo en constante evolución. Mantente actualizado con los últimos avances leyendo documentos de investigación, asistiendo a conferencias y siguiendo a expertos en el campo.

Conéctate y Colabora

Conéctate con otros futuros y experimentados científicos de datos a través de foros en línea, grupos de reuniones y redes sociales. La colaboración puede llevar a nuevas ideas y oportunidades.

Se Paciente y Persistente

El dominio del aprendizaje automático lleva tiempo y dedicación. Prepárate para enfrentar desafíos y contratiempos en el camino. Sigue esforzándote y recuerda que cada fracaso es una oportunidad para aprender y crecer.

El aprendizaje automático es un campo emocionante y en constante evolución que tiene el potencial de revolucionar diversas industrias. Al comprender los fundamentos, adquirir experiencia práctica, utilizar bibliotecas populares de ML y mantener la curiosidad, los futuros científicos de datos pueden desbloquear el poder del aprendizaje automático para resolver problemas complejos del mundo real.

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Artículo de Iain Brown, Jefe de Ciencia de Datos @ SAS | LinkedIn

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