El Machine Learning o aprendizaje automático, es una palabra de moda para la tecnología actual. La cual está creciendo muy rápidamente día a día. Se está utilizando esta tecnología en la vida diaria, incluso sin saberlo. Algunos de los ejemplos más claros los tienes en Google Maps, Google Assistant, Amazon Alexa, entre otros.
El Machine Learning ha dado a los sistemas informáticos la capacidad de aprender automáticamente sin ser programados explícitamente. Pero, ¿cómo funciona un sistema de este tipo? Se puede describir mediante el ciclo de vida del Machine Learning. Este ciclo de vida,es un proceso cíclico para desarrollar un proyecto eficiente. Así pues, el objetivo principal del ciclo de vida es encontrar una solución al problema o al proyecto en concreto.
Lo más importante en el proceso completo, es entender el problema y conocer el propósito del mismo. Por lo tanto, antes de comenzar el ciclo de vida, debes entender bien el problema. Esto debido a que un buen resultado depende de la mejor comprensión del problema.
Ciclo de vida del Machine Learning
En el proceso completo del ciclo de vida, para resolver un problema, se debe crear un sistema de Machine Learning llamado «modelo». Este modelo se crea proporcionando un «entrenamiento». Pero para entrenar un modelo, necesitas datos, por lo que el ciclo de vida comienza con la recopilación de datos.
Recopilación de datos
La recopilación de datos es el primer paso del ciclo de vida del Machine Learning. Cuyo objetivo es identificar y adquirir la totalidad de los problemas relacionados con los datos. En este paso, tienes que identificar las diferentes fuentes de datos, ya que pueden ser recolectados de varias fuentes como archivos, bases de datos, Internet o dispositivos móviles.
Es uno de los pasos más importantes del ciclo de vida. La cantidad y la calidad de los datos recopilados determinarán la eficacia del resultado. Las predicciones serán mucho más precisas si se dispone de mayor cantidad de datos.
Este paso del ciclo de vida del Machine Learning incluye las siguientes tareas:
- Identificar varias fuentes de datos.
- Recopilar los datos.
- Integrar los datos obtenidos de diferentes fuentes.
Al realizar la tarea anterior, obtienes una agrupación coherente de datos, también llamado conjunto de datos. Este conjunto se utilizará en los pasos posteriores del ciclo de vida.
Preparación de los datos
Después de recoger los datos, tienes que prepararlos para los pasos siguientes. La preparación de los datos consiste en poner los que se han seleccionado en un lugar adecuado. Del mismo modo, los preparas para utilizarlos en el entrenamiento de Machine Learning.
En este paso, pones todos los datos juntos en primer lugar. Después, ordenas los datos de forma aleatoria. A su vez, este paso puede dividirse en dos procesos:
1. Exploración de datos
Se utiliza para comprender la naturaleza de los datos con los que tienes que trabajar. Del mismo modo, es una obligación que entiendas las características, el formato y la calidad de los datos. Una mejor comprensión de los datos conduce a un resultado eficaz. En ella encontrarás correlaciones, tendencias generales y valores atípicos.
2. Preprocesamiento de datos
En cualquier proceso de Machine Learning, el preprocesamiento de datos es el paso en el que los datos se transforman o se codifican. Todo ello para llevarlos a un estado tal que la máquina pueda analizarlos de manera sencilla. En otras palabras, las características de los datos pueden ser interpretadas fácilmente por el algoritmo.
3. Gestión de los datos
El tratamiento de datos es el proceso de limpieza y conversión de los datos brutos en un formato utilizable. Es el proceso de limpieza de los datos, la selección de la variable que se va a utilizar y la transformación de los datos en un formato adecuado para hacerlos más apropiados para el análisis en el siguiente paso.
Es uno de los pasos más importantes del proceso completo. La limpieza de los datos es necesaria para resolver los problemas de calidad. Del mismo modo, no es necesario que los datos que se recopilen sean siempre de utilidad. Ya que algunos de ellos pueden no serlo. En las aplicaciones del mundo real, los datos recolectados pueden tener varios problemas, entre ellos:
- Valores perdidos.
- Datos duplicados.
- Datos no válidos.
- Ruido.
Por ello, se deben utilizar varias técnicas de filtrado para limpiar los datos. Incluso, es obligatorio detectar y eliminar los problemas anteriores porque la calidad del resultado puede verse comprometida de forma negativa.
4. Análisis de datos
Ahora, los datos limpios y preparados pasan a la etapa de análisis. Este paso implica:
- Selección de técnicas de análisis.
- Construcción de modelos.
- Revisión del resultado.
El objetivo de este paso, es construir un modelo de Machine Learning para analizar los datos. Utilizando diversas técnicas analíticas y participando en la revisión del resultado. Comienza con la determinación del tipo de problemas, donde seleccionas las técnicas de Machine Learning, tales como: clasificación, regresión, análisis de clústeres y asociación.
Después, debes desarrollar el modelo, utilizando los datos preparados y se evalúa el modelo. Por lo tanto, en este paso, tienes que tomar los datos y utilizar algoritmos de Machine Learning para construir dicho modelo.
5. Entrenar el modelo
Ahora, el siguiente paso es entrenar el modelo. El modelo se “entrena” para mejorar su rendimiento. Clave para la obtención de un mejor resultado del problema. En este caso, se utilizan agrupaciones de datos para entrenar el modelo. Todo ello utilizando varios algoritmos de Machine Learning. Es necesario entrenar un modelo para que pueda entender los distintos patrones, reglas y características.
6. Modelo de prueba
Una vez que el modelo de Machine Learning ha sido entrenado en un conjunto de datos determinado, debes probar dicho modelo. En este paso, se comprueba la precisión del modelo en cuestión, proporcionándote una agrupación de datos de prueba. La prueba del modelo determina el porcentaje de precisión del mismo. Esto según los requisitos del proyecto o del problema.
7. Despliegue
El último paso del ciclo de vida del Machine Learning es el despliegue. En donde se pone a prueba el modelo en el sistema del mundo real. Si el modelo preparado anteriormente produce un resultado preciso según tus requisitos con una velocidad aceptable.
Entonces puedes desplegar el modelo en el sistema real. Pero antes de desplegarlo, debes comprobar si mejora su rendimiento utilizando los datos disponibles o no. La fase de despliegue es similar a la elaboración del informe final de un proyecto.
¿Qué es el Machine Learning supervisado?
El aprendizaje supervisado es el tipo de Machine Learning en el que las máquinas se entrenan utilizando datos de entrenamiento bien “etiquetados”. Con base en esos datos, las máquinas predicen el resultado. Además, los que están etiquetados significan que algunos datos de entrada ya están etiquetados con la salida correcta.
Igualmente, en el aprendizaje supervisado, los datos de entrenamiento proporcionados a las máquinas funcionan como el supervisor que las enseña a predecir la salida correctamente. Se aplica el mismo concepto que un alumno aprende bajo la supervisión del profesor.
El aprendizaje supervisado es un proceso que consiste en proporcionar datos de entrada y datos de salida correctos al modelo de Machine Learning. La función principal de un algoritmo de aprendizaje supervisado, es determinar una función de mapeo. Esto para poder asignar la variable de entrada (x) con la variable de salida (y).
En el mundo real, el aprendizaje supervisado puede utilizarse para la evaluación de riesgos, clasificación de imágenes, detección de fraudes, filtrado de spam, entre otros.
¿Cómo funciona el aprendizaje supervisado dentro del Machine Learning?
En el aprendizaje supervisado, los modelos se entrenan utilizando una agrupación de datos etiquetados. Donde el modelo aprende sobre cada tipo de datos. Una vez que se termina el proceso de entrenamiento, el modelo se pone a prueba sobre la base de los datos en los que se está probando. La cual es un subconjunto de la agrupación de entrenamiento y luego, predice la salida.
Por ejemplo, debes suponer que tienes una agrupación de datos de diferentes tipos de formas. Las cuales incluyen: el cuadrado, rectángulo, triángulo y el polígono. El primer paso es entrenar el modelo para cada forma de ellos. Del mismo modo, si la forma dada tiene cuatro lados y todos los lados son iguales, entonces se etiquetará como un cuadrado.
Si la forma dada tiene tres lados, se etiquetará como triángulo. De igual manera, si tiene seis lados iguales, se etiquetará como hexágono. Ahora bien, después del entrenamiento, debes probar el modelo, utilizando el conjunto de pruebas y la tarea del modelo sería identificar la forma. De esta manera, la máquina ya está entrenada para todos los tipos de formas y, cuando encuentra una nueva, la clasifica en función de un número de lados y predice el resultado.
Pasos para ejecutar el aprendizaje supervisado
- Primero; especificar el tipo de agrupación de datos de entrenamiento.
- Recoger o reunir los datos de entrenamiento etiquetados.
- Dividir los datos de entrenamiento en agrupaciones de datos de prueba y por último, en una agrupación de datos de validación.
- Determinar las características de entrada de los datos de entrenamiento, que deben tener suficiente conocimiento para que el modelo pueda predecir la salida con absoluta precisión.
- Determinar el algoritmo adecuado para el modelo, como la máquina de vectores de apoyo, el árbol de decisión, etc.
- Ejecutar el algoritmo en el conjunto de datos de entrenamiento. A veces necesitarás conjuntos de validación como parámetros de control, que son el subconjunto de los datos de entrenamiento.
- Evaluar la precisión del modelo mediante el conjunto de pruebas. Si el modelo predice la salida correcta, significa que el modelo es preciso.
Tipos de algoritmos de Machine Learning supervisado:
Dentro del Machine Learning, el aprendizaje supervisado puede dividirse a su vez en dos tipos de problemas:
1. Regresión
Los algoritmos de regresión se utilizan si existe una relación entre la variable de entrada y la de salida. También, se usa para la predicción de variables continuas, tales como: la previsión meteorológica, tendencias del mercado, entre otros. Acto seguido, podrás ver algunos algoritmos de regresión muy utilizados, que se incluyen en el aprendizaje supervisado:
- Regresión lineal.
- Árboles de regresión.
- Regresión no lineal.
- Regresión lineal bayesiana.
- Regresión polinómica.
2. Clasificación
Los algoritmos de clasificación se utilizan cuando la variable de salida es categórica. Lo que significa que hay dos clases como Sí – No, Hombre – Mujer, Verdadero – Falso, etc.
- Filtrado de spam.
- Bosque aleatorio.
- Árboles de decisión.
- Regresión logística.
- Máquinas de vectores de apoyo.
Ventajas del aprendizaje supervisado
Con la ayuda del aprendizaje supervisado, el modelo puede predecir la salida sobre la base de experiencias anteriores.
- En el aprendizaje supervisado, puedes tener una idea exacta de las clases de objetos.
- El modelo de aprendizaje supervisado te ayuda a resolver diversos problemas del mundo real. Tales como la detección de fraudes, filtrado de spam, etc.
Desventajas del aprendizaje supervisado
Los modelos de aprendizaje supervisado no son adecuados para manejar las tareas complejas.
- El aprendizaje supervisado no puede predecir el resultado correcto si los datos de prueba son diferentes del conjunto de datos de entrenamiento.
- El entrenamiento requiere mucho tiempo de cálculo.
- En el aprendizaje supervisado, necesitamos un conocimiento suficiente de las clases de objetos.
¿Qué es el aprendizaje no supervisado en el Machine Learning?
Como su nombre indica, el aprendizaje no supervisado es una técnica de Machine Learning, en la que los modelos no se supervisan utilizando un conjunto de datos de entrenamiento. En su lugar, los modelos encuentran por sí mismos los patrones ocultos y las ideas de los datos que se les suministra. Puede compararse con el aprendizaje que tiene lugar en el cerebro humano al aprender cosas nuevas. Igualmente, se puede definir como:
El aprendizaje no supervisado es un tipo de Machine Learning en el que los modelos se entrenan utilizando un conjunto de datos sin etiquetar. Además, se les permite actuar sobre esos datos sin ninguna supervisión.
El aprendizaje no supervisado no puede aplicarse directamente a un problema de regresión o clasificación debido a que, a diferencia del aprendizaje supervisado, tienes los datos de entrada pero no los datos de salida correspondientes. La meta final del aprendizaje no supervisado es encontrar la estructura que está oculta del conjunto de datos, agrupar esos datos según sus similitudes y representar ese conjunto de datos en un formato comprimido.
Para ilustrarte con un ejemplo, el algoritmo de aprendizaje no supervisado recibe un conjunto de datos de entrada que contiene imágenes de diferentes tipos de perros y gatos. Ahora bien, el algoritmo nunca se ha entrenado con el conjunto de datos dado, lo que significa que no tiene ninguna idea sobre las características del conjunto de datos.
La tarea del algoritmo de aprendizaje no supervisado es identificar las características de la imagen por sí mismas. De esta manera, el algoritmo de aprendizaje no supervisado realizará esta tarea, agrupando el conjunto de datos de imágenes en grupos según las similitudes entre las imágenes.
¿Por qué utilizar el aprendizaje no supervisado en el Machine Learning?
Ahora podrás ver algunas de las principales razones que describen la importancia del aprendizaje no supervisado para el tratamiento de la información y, además, para tomar decisiones empresariales importantes. Las cuales llevarán a las organizaciones al éxito.
- El aprendizaje no supervisado es útil para encontrar información útil de los datos.
- Es muy similar a lo que un humano aprende a pensar por sus propias experiencias, lo que lo hace más cercano a la IA real.
- El aprendizaje no supervisado trabaja con datos no etiquetados y no categorizados, lo que hace que el aprendizaje no supervisado sea más importante.
En el mundo real, no siempre vas a tener datos de entrada con su correspondiente salida. Así que para resolver estos casos, necesitas el aprendizaje no supervisado.
Funcionamiento del aprendizaje no supervisado en el Machine Learning
Agrupación o clustering
El clustering es un método para agrupar los objetos en clústeres. De tal manera que los objetos con más similitudes permanecen en un grupo y tienen menos o ninguna similitud con los objetos de otro grupo. El análisis de clústeres encuentra los puntos comunes entre los objetos de datos y los clasifica según la presencia o ausencia de esos puntos comunes.
Asociación
Una regla de asociación es un método de aprendizaje no supervisado que se utiliza para encontrar las relaciones entre las variables en una base de datos extensa. También, determina el conjunto de elementos que aparecen juntos en las agrupaciones de datos.
Asimismo, la regla de asociación hace que la estrategia de marketing sea más eficaz. Por ejemplo, las personas que compran un artículo X, tienden también a comprar un artículo Y. Para finalizar, un ejemplo típico de regla de asociación es el análisis de la cesta de mercado.
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