Machine Learning clásico

Introducción

En la etapa de machine learning clásico, se enfatiza en técnicas y algoritmos que son fundamentales para construir modelos predictivos robustos. Este enfoque representa un paso crucial hacia el dominio del aprendizaje automático sin supervisión (unsupervised learning) e incluso hacia el aprendizaje profundo (deep learning). Comprender estos conceptos te equipará con herramientas indispensables para abordar una amplia gama de problemas de machine learning y prepararte para la adopción de enfoques más avanzados.

Explicación principal

En machine learning clásico, se trabajan técnicas que no requieren datos etiquetados. Estas incluyen clusterización, reducción dimensional (como PCA), y clasificación no supervisada como K-means. A continuación, se presenta un ejemplo de cómo aplicar el algoritmo de K-means en Python:

from sklearn.cluster import KMeans
import numpy as np

# Datos aleatorios generados para ilustrar la técnica
data = np.random.rand(100, 2)

# Creación del modelo KMeans con 3 clusters
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)

# Etiquetas de los clusters asignadas a cada punto
labels = kmeans.labels_

# Centros de los clusters
centroids = kmeans.cluster_centers_

Errores típicos / trampas

1. Elige el número correcto de clusters (el problema del codo): La elección incorrecta del número de clusters puede resultar en un mal agrupamiento. El método del codo, donde se grafican la suma de distancias al cuadrado para diferentes valores de k, es una herramienta útil pero no infalible.

1. No normalizar los datos: Algunos algoritmos basados en distancia pueden dar resultados inexactos si los datos no están normalizados. Normalizar o estandarizar tus datos puede mejorar significativamente la precisión del modelo.

1. Ignorar el overfitting y underfitting: En machine learning clásico, es fácil caer en overfitting (modelos que memorizan el conjunto de entrenamiento) o underfitting (modelos muy simples que no capturan la complejidad del problema). La validación cruzada y técnicas como la regularización son herramientas cruciales para mitigar estos problemas.

Checklist accionable

Aquí tienes una lista de verificación práctica para asegurarte de abordar todos los aspectos clave:

1. Entender la distribución de tus datos: Utiliza histogramas, boxplots y análisis de densidad para identificar posibles anormalidades.
2. Normalizar o estandarizar tus datos: Asegúrate de que todos los atributos estén en una escala comparable.
3. Aplicar métodos de validación cruzada: Establece un proceso para evaluar la eficacia y robustez del modelo.
4. Utiliza técnicas de regularización: Aplica L1, L2 o Elastic Net cuando sea necesario para prevenir el overfitting.
5. Implementa clusterización y reducción dimensional: Explora algoritmos como K-means y PCA para comprender la estructura subyacente en tus datos.
6. Evalúa la importancia de las características: Usa técnicas como el análisis de importancia de características (feature importance) para identificar qué atributos son más relevantes.

Cierre

Siguientes pasos

• Estudia algoritmos no supervisados en profundidad: Aprende a aplicar y interpretar resultados de clustering y reducción dimensional.
• Aprende sobre validación cruzada avanzada: Comprende cómo validar tu modelo con estratificación, agrupaciones y otros métodos.
• Implementa regularización e híbridos: Experimenta con diferentes tipos de regularización y algoritmos que combinan aprendizaje supervisado e no supervisado.

Siguiendo estos pasos, podrás desarrollar una base sólida en machine learning clásico y estar preparado para avanzar hacia técnicas más avanzadas.