Introducción al aprendizaje automático: lo que necesita saber

Hoy en día, los volúmenes de información y datos están creciendo rapidly Tienen el potencial de extraer información valiosa y tomar decisiones significativas. Sin embargo, para usar estos datos, necesitamos descubrir patrones ocultos y predecir eventos futuros. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje automático (ML). Su esencia radica en la creación de algoritmos y modelos que pueden extraer automáticamente conocimiento de los datos y resolver tareas o predecir resultados en función de ellos. En este artículo, nos sumergiremos en los conceptos básicos del aprendizaje automático.

Introducción al aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) es artificial Intelcampo de la inteligencia (IA) que se enfoca en el desarrollo de algoritmos y modelos capaces de aprender de los datos, hacer predicciones y tomar decisiones sin un programa explícitoramming

Principios del aprendizaje automático

Machine Learning se basa en varios principios que aseguran su funcionalidad:

• Datos. ML se basa en el uso de datos. Los datos de entrenamiento proporcionan al modelo información sobre las características de entrada y sus correspondientes respuestas correctas. Cuanto más diversos, de alta calidad y representativos sean los datos, mejor podrá aprender el modelo, reconocer patrones y hacer predicciones precisas sobre nuevos datos.
• Modelo. Representa un algoritmo o una función matemática que transforma los datos de entrada en salida. La elección del modelo depende de la tarea y el tipo de datos. Puede ser lineal, un árbol de decisión, una red neuronal, etc. Uno de los objetivos clave del aprendizaje automático es crear modelos que puedan proporcionar predicciones precisas para nuevos datos que no se usaron durante el proceso de entrenamiento.
• Formación. El proceso de entrenamiento implica ajustar el modelo a los datos de entrenamiento. El modelo analiza los datos, identifica patrones y ajusta su pa internarameters para minimizar el error entre sus predicciones y las respuestas correctas. El entrenamiento puede ser supervisado (con respuestas etiquetadas), no supervisado (sin respuestas etiquetadas) o basado en refuerzo (con recompensas o castigos). En lugar de prog explícitoramming, los modelos obtienen conocimiento de los datos y ajustan su parametros para lograr el rendimiento.
• Automatización . ML tiene como objetivo automatizar procesos y toma de decisiones basadas en datos, sin necesidad de intervención humana explícita. Los algoritmos de ML son capaces de realizar tareas complejas con alta velocidad y precisión.
• Evaluación y Pruebas. Después de entrenar el modelo, su rendimiento debe evaluarse con nuevos datos. Esto se hace usando un conjunto de datos de prueba que el modelo no ha visto durante el entrenamiento. La evaluación se realiza utilizando métricas que miden la precisión, el recuerdo, la puntuación F1 y otras características del modelo. Esto permite evaluar qué tan bien el modelo realiza la tarea y determina la necesidad de un mayor refinamiento.
• Generalización. En ML, un modelo debe ser capaz de hacer predicciones o decisiones precisas sobre datos nuevos, nunca antes vistos. Esta propiedad se llama generalización. Un buen modelo es capaz de generalizar el conocimiento, identificar patrones comunes y aplicarlos a nuevas situaciones.
• Regularización y Gestión de la Complejidad. Cuando un modelo se vuelve complejo, existe el riesgo de sobreajuste, donde el modelo se adapta bien a los datos de entrenamiento pero no se generaliza a nuevos datos. Los métodos de regularización, como la regularización L1 y L2, se utilizan para controlar la complejidad del modelo.

Diferencias entre ML, AI y DL

Aprendizaje automático artificial IntelLa inteligencia y el aprendizaje profundo están estrechamente relacionados pero tienen características diferentes:

Inteligencia artificial (IA) cubre una gama más amplia de tecnologías y métodos destinados a crear intelsistemas inteligentes capaces de realizar tareas. Eso requiere ser humano intelhabilidades lectuales. Machine Learning es una de las técnicas utilizadas en Artificial Intelligence

Aprendizaje automático (Machine learning & LLM) (ML) es un campo que incluye algoritmos y métodos que permiten que los sistemas informáticos aprendan de los datos y hagan predicciones o decisiones. Machine Learning es un subconjunto de Artificial Intelligence

Aprendizaje profundo (DL) es un subcampo de ML que utiliza redes neuronales artificiales con una gran cantidad de capas para extraer características de alto nivel de los datos. Se aplica comúnmente a tareas como el reconocimiento de imágenes, natprocesamiento del lenguaje oral y toma de decisiones automatizada.

Ejemplos de aplicaciones de aprendizaje automático

El aprendizaje automático se aplica ampliamente en la vida cotidiana y en diversas industrias. Exploremos algunos ejemplos.

En la vida cotidiana, estamos familiarizados con los asistentes de voz como Siri y Google Assistant, que utilizan el aprendizaje automático para el reconocimiento y la comprensión de la voz. Muchos teléfonos inteligentes también cuentan con reconocimiento facial automático, lo que permite organizar y clasificar fotos en función de las personas y crear videos divertidos utilizando estos datos. Otro ejemplo de aprendizaje automático son los sistemas de recomendación en plataformas en línea como YouTube, IMDb, Netflix, Spotify, que ofrecen recomendaciones personalizadas para películas, música, libros y más.

El aprendizaje automático encuentra un uso cada vez mayor en el sector de la salud, como el diagnóstico de enfermedades basado en imágenes médicas o incluso datos de voz, incluidos COVID, lesiones cerebrales, cáncer y otras patologías. También se emplea para el monitoreo en tiempo real y la predicción de las condiciones del paciente utilizando sensores y dispositivos portátiles. El aprendizaje automático contribuye significativamente al desarrollo de nuevos medicamentos y a la búsqueda de posibles compuestos de medicamentos.

La industria financiera depende en gran medida del aprendizaje automático. El análisis de datos financieros se utiliza para predecir las tendencias del mercado y tomar decisiones de inversión, detectar transacciones fraudulentas basadas en anomalías en el comportamiento del cliente y datos históricos, así como calificar el crédito y evaluar la solvencia de los clientes en función de su historial financiero y otros factores.

El aprendizaje automático juega un papel clave en el desarrollo de vehículos autónomos, permitiéndoles analizar el entorno circundante y tomar decisiones basadas en datos de sensores.

En el sector industrial, el aprendizaje automático se utiliza para optimizar los procesos de producción, predecir fallas en los equipos y mejorar la calidad del producto.

Tipos de aprendizaje automático

¿Cuáles son los tipos de aprendizaje automático? La mayoría de las tareas en el aprendizaje automático se pueden dividir en dos tipos: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. En estos métodos, un "maestro" puede ser un programmer que establece reglas y controla el rendimiento del algoritmo, pero no es obligatorio. En el contexto del aprendizaje automático, un "maestro" puede ser cualquier intervención humana en el proceso de procesamiento de información. En ambos casos, el algoritmo recibe datos de entrada que debe analizar y encontrar patrones. La principal diferencia entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado radica en la presencia o ausencia de hipótesis proporcionadas que deben probarse o confirmarse. También hay un tercer tipo: el aprendizaje por refuerzo, donde un modelo aprende a tomar decisiones y realizar acciones en un entorno específico para maximizar una recompensa o utilidad acumulada. Echemos un vistazo más de cerca a estos tipos.

Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que se entrena un modelo en función de datos etiquetados, donde cada ejemplo de datos tiene una variable de destino o etiqueta correspondiente. El modelo tiene como objetivo encontrar dependencias y patrones comunes entre los datos de entrada y las etiquetas de salida correspondientes. Los ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado incluyen regresión lineal, máquinas de vectores de soporte, bosques aleatorios y redes neuronales.

Ejemplos de tareas:

• Clasificación: determinar la pertenencia a una clase de un objeto. Por ejemplo, clasificar los correos electrónicos como spam o no spam.
• Regresión: predicción de una variable objetivo continua. Por ejemplo, predecir el precio de una casa en función de sus características.

Aprendizaje sin supervisión

El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena con datos no etiquetados sin variables objetivo explícitas. En cambio, el modelo busca estructuras, patrones y grupos ocultos en los datos. Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​se utilizan para la agrupación de datos, la reducción de la dimensionalidad, el análisis de asociaciones y la generación de características.

Ejemplos de tareas:

• Agrupamiento: agrupación de objetos similares dentro de los datos. Por ejemplo, segmentar a los clientes en función de su comportamiento de compra.
• Reducción de la dimensionalidad: reducción de la dimensionalidad de los datos al mismo tiempo que se conservan características importantes y se eliminan.natruido de sonido. Por ejemplo, comprimir imágenes sin pérdida significativa de información.

Aprendizaje reforzado

El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo aprende interactuando con un entorno y recibiendo retroalimentación en forma de recompensas o penalizaciones. El modelo toma decisiones y ajusta su comportamiento en función de la recompensa recibida. Se utiliza activamente en robótica, juegos y control de sistemas autónomos.

Ejemplos de tareas:

• Control de robots: entrenar a un robot para que realice acciones específicas en su entorno para lograr los objetivos establecidos.
• Juegos: entrenar a un agente para que juegue juegos, como ajedrez o videojuegos, para lograr la puntuación más alta posible.

Habilidades y educación requeridas para el aprendizaje automático

El aprendizaje automático requiere una comprensión profunda de los algoritmos y métodos, así como la capacidad de aplicarlos en la práctica. Comprender el programaramming es una parte esencial del trabajo con el aprendizaje automático, especialmente en programlenguas mezcladas como Python o R, que son ampliamente utilizados en este campo. El conocimiento estadístico y el análisis matemático ayudan en el análisis de datos, la selección de modelos adecuados y la evaluación de su eficacia. Estas son las habilidades clave necesarias para trabajar como especialista en aprendizaje automático:

1. Programaramming
Una de las habilidades más importantes para trabajar con el aprendizaje automático es la programación.ramming Le permite implementar y aplicar algoritmos de aprendizaje automático. Los dos programas más popularesramLos lenguajes mixtos en el campo del aprendizaje automático son Python y R. Python tiene una amplia gama de bibliotecas y herramientas como NumPy, Pandas y TensorFlow, que simplifican el desarrollo y la experimentación con modelos de aprendizaje automático. R es una poderosa herramienta para el análisis estadístico y la visualización de datos. Conocimiento y experiencia con Python y R son habilidades esenciales para trabajar con aprendizaje automático.

2. Estadística
Las estadísticas ayudan en el análisis de datos, la evaluación de modelos y la elaboración de conclusiones estadísticamente sólidas. El conocimiento de conceptos estadísticos básicos, como distribuciones de probabilidad, pruebas estadísticas y análisis de regresión, permite una comprensión más profunda de los datos y sus relaciones.

3. Álgebra y Análisis Matemático
El álgebra lineal, las matrices, los vectores y las operaciones con ellos se utilizan en muchos algoritmos y modelos de aprendizaje automático. El conocimiento de álgebra permite comprender y trabajar con conceptos fundamentales como el producto escalar, los valores propios y los vectores propios. El análisis matemático incluye cálculo diferencial e integral, que puede ser útil para la optimización de modelos y el aprendizaje basado en gradientes.

3. Teoría de la probabilidad
El conocimiento de conceptos y métodos básicos de la teoría de la probabilidad ayuda a construir modelos probabilísticos, estimar probabilidades de eventos y trabajar con distribuciones de probabilidad. Es necesario para comprender los procesos estocásticos y el enfoque bayesiano en el aprendizaje automático.

4. NatProcesamiento del Lenguaje Ural y Visión por Computador
NatEl procesamiento de lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es una rama del aprendizaje automático que se ocupa del análisis y procesamiento de información textual, como noticias, reseñas, redes sociales, etc. Trabajar con NLP requiere el conocimiento de algoritmos y métodos para tokenización, lematización, clasificación, análisis de sentimientos y máquina translación Estas habilidades permiten analizar y comprender natlenguaje urbano.

5. Visión por computadora
La visión por computadora es un campo que se ocupa del análisis y la interpretación de datos visuales, como imágenes y videos. Trabajar con visión por computadora requiere habilidades en procesamiento de imágenes, reconocimiento de patrones, segmentación de imágenes y clasificación de imágenes. El conocimiento de algoritmos y métodos de visión por computadora, como redes neuronales convolucionales y técnicas de procesamiento de imágenes, permite resolver diversas tareas relacionadas con datos visuales.

También vale la pena señalar que el conocimiento del idioma inglés es esencial para estudiar el aprendizaje automático. Muchos cursos y materiales están disponibles solo en inglés y facilita enormemente el aprendizaje del aprendizaje automático.

El campo del aprendizaje automático es rapiEvoluciona lentamente y surgen nuevos métodos y algoritmos con el tiempo. La educación continua ayuda a mantenerse al día con las últimas tendencias, nuevos algoritmos y herramientas, así como a dominar métodos avanzados. La autoeducación, a su vez, permite explorar y experimentar de forma independiente, ampliando la comprensión y la profundidad del conocimiento en el campo del aprendizaje automático. Solo a través de la educación continua y el autoaprendizaje, los profesionales pueden adaptarse al entorno cambiante, aplicar métodos y tecnologías de vanguardia y alcanzar nuevas alturas en sus carreras.

Introducción al aprendizaje automático

Comenzar el viaje en el aprendizaje automático puede ser un desafío, pero con el enfoque correcto y los recursos accesibles, puede superar las dificultades y lograr el éxito. Aprende los conceptos básicos de programming y estadísticas, explore los recursos de autoaprendizaje y no tenga miedo de aplicar sus conocimientos en la práctica a través del trabajo del proyecto. Esto lo ayudará a desarrollarse e ingresar al mundo del aprendizaje automático.

Repasemos los cursos, libros y sitios web esenciales que pueden ayudarlo a progresar en el aprendizaje automático.

Libros de aprendizaje automático

• Matemáticas para el aprendizaje automático por Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal y Cheng Soon Ong;
• Python para el análisis de datos. Una guía completa para principiantes, que incluye Python Estadísticas y análisis de Big Data ИЛИ Python para análisis de datos por Wes McKinney;
• El libro de aprendizaje automático de cien páginas de Andriy Burkov;
• Aprendizaje automático para principiantes absolutos: una introducción en lenguaje sencillo - Oliver Theobald;
• Aprendizaje automático en acción por Peter Harrington.

Una selección de 100 libros gratuitos sobre Data Analytics.

Cursos de aprendizaje automático

• Aprendizaje automático supervisado: regresión y clasificación | Coursera.org
• Fundamentos de aprendizaje automático: un enfoque de estudio de caso | Coursera.org
• Complete el campo de entrenamiento de ciencia de datos y aprendizaje automático de 2022 | Udemy
• Curso intensivo de aprendizaje automático con TensorFlow APIs El | Google
• Introducción al aprendizaje automático | audacia
• Aprendizaje automático con Python | IBM
• Aprendizaje automático para todos | Coursera.org
• Introducción al aprendizaje automático | Kaggle
• Introducción a los artificiales Intelligereza | Habilidad
• Ciencia de datos: aprendizaje automático | edx

Sitios de aprendizaje automático

• Kaggle es una plataforma donde puede encontrar proyectos de aprendizaje automático adecuados. En Kaggle, puede trabajar con datos, resolver tareas y adquirir experiencia. Además, Kaggle organiza competencias de ML con un premio de $100,000.
• GitHub es una plataforma para alojar código y explorar e inspirarse en proyectos de otros miembros de la comunidad. Es un lugar para aprender algo nuevo, encontrar recursos útiles e inspirarse para proyectos futuros.

Crecimiento profesional y carrera en aprendizaje automático

El aprendizaje automático es uno de los más demandados y rapicampos en constante evolución en el ámbito de la tecnología de la información. Con la creciente cantidad de datos y poder computacional, ML se ha convertido en una parte integral de muchas industrias. ¿Qué tipo de trabajos le esperan a un especialista en aprendizaje automático?

Datos Científico
Los científicos de datos analizan e interpretan datos, desarrollan y aplican modelos de aprendizaje automático para extraer información valiosa. Trabajan en tareas como predicción, clasificación, agrupación y optimización basadas en datos. Profundo conocimiento en estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático y prog.ramming es necesario para una carrera exitosa como científico de datos.

Analista de Datos
Los analistas de datos estudian la información, realizan investigaciones y crean informes y visualizaciones para facilitar la toma de decisiones basada en datos. Utilizan métodos y herramientas estadísticas para analizar datos e identificar tendencias y patrones. Desarrollar habilidades en SQL, estadísticas y visualización de datos es clave para una carrera exitosa como analista de datos.

Ingeniero de Aprendizaje de Máquinas
Los ingenieros de ML desarrollan e implementan modelos de ML, crean infraestructura para el procesamiento de datos e implementan modelos en entornos del mundo real. Trabajan con grandes conjuntos de datos, optimizan modelos y se ocupan de la escalabilidad del sistema. Habilidades en prog.ramSe requieren ming, algoritmos e infraestructura de datos para una carrera exitosa como ingeniero de aprendizaje automático.

Investigador de aprendizaje automático
Los investigadores de aprendizaje automático se centran en desarrollar nuevos algoritmos y métodos, realizar experimentos y publicar artículos científicos. Contribuyen al avance del aprendizaje automático y la solución de problemas complejos. Una comprensión profunda de los fundamentos matemáticos y los algoritmos de ML, así como la participación activa en la comunidad de investigación, son necesarios para una carrera exitosa como investigador de aprendizaje automático.

Construir una carrera exitosa en el aprendizaje automático requiere aprendizaje y desarrollo continuos. Aquí hay algunos consejos para ayudarlo en este proceso:

• Aprendizaje continuo. El aprendizaje automático es un campo en constante evolución. Prepárate para actualizar tus conocimientos y aprender nuevos métodos y herramientas. Expanda continuamente sus habilidades y manténgase actualizado con las últimas tendencias en aprendizaje automático.
• participación en el proyecto. Participar en proyectos del mundo real le permite aplicar su conocimiento en la práctica y adquirir experiencia práctica. Los proyectos te ayudarán a mejorar tu programaramming, análisis de datos y habilidades de trabajo en equipo.
• Redes. Conéctese con otros profesionales en el campo del aprendizaje automático. Asista a conferencias, reuniones y foros para intercambiar conocimientos, experiencias e ideas. La creación de redes ampliará sus oportunidades y le proporcionará nuevas perspectivas.
• Construcción de una cartera. Cree un portafolio que muestre sus proyectos, investigaciones y logros en el aprendizaje automático. Esto le ayudará a demostrar sus habilidades y logros a posibles empleadores o clientes

El crecimiento profesional y la carrera en el aprendizaje automático requieren persistencia y un deseo continuo de superación personal. No tengas miedo de asumir nuevos desafíos, continúa aprendiendo y desarrollándote, y podrás tener éxito en este apasionante campo.

Este artículo cubrió los principales tipos y principios del aprendizaje automático, analizó las habilidades clave requeridas para trabajar en el campo de ML, brindó una selección de recursos esenciales para ayudar a los aspirantes a profesionales a sumergirse en el campo del aprendizaje automático y ofreció algunos consejos para comenzar una carrera.