Machine Learning clásico

Introducción

El Machine Learning clásico, también conocido como aprendizaje supervisado o no supervisado, forma la base de muchas aplicaciones modernas de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático. Este enfoque se enfoca en desarrollar modelos matemáticos que pueden aprender a partir de datos estructurados e inferir conclusiones sobre nuevos datos sin ser explícitamente programados. En esta unidad, exploraremos los conceptos fundamentales del Machine Learning clásico y cómo estos pueden formar la base para muchos otros tipos de algoritmos más avanzados.

Explicación principal con ejemplos

El Machine Learning clásico se divide en tres subcategorías principales: Aprendizaje Supervisado, Aprendizaje No Supervisado y Aprendizaje por Refuerzo. En este artículo, nos centraremos principalmente en el Aprendizaje Supervisado.

1. Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje supervisado es donde el modelo se entrena a partir de un conjunto de datos etiquetados. Estos datos contienen características (entrada) y sus correspondientes etiquetas (salida). Una vez que el modelo ha sido entrenado, puede ser usado para predecir las etiquetas de nuevos conjuntos de datos basándose en sus características.

Ejemplo: Clasificación binaria con Regresión Logística

La regresión logística es un algoritmo popular del aprendizaje supervisado que se usa principalmente para problemas de clasificación binaria. Vamos a ver cómo funciona este modelo con un breve ejemplo:

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Generar datos ficticios (características y etiquetas)
X = np.random.rand(100, 2)  # 100 muestras de 2 características cada una
y = (X[:, 0] + X[:, 1]) > 1.5  # Etiquetas binarias

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear e instanciar el modelo
model = LogisticRegression()

# Entrenar el modelo con los datos de entrenamiento
model.fit(X_train, y_train)

# Evaluar el rendimiento del modelo en los datos de prueba
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

2. Aprendizaje No Supervisado

En contraste con la supervisión, el aprendizaje no supervisionado se utiliza cuando los datos no están etiquetados. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado buscan encontrar patrones y relaciones en los datos.

Ejemplo: Clustering K-Means

El clustering K-Means es un algoritmo de agrupamiento que divide el conjunto de datos en k grupos basándose en la proximidad entre puntos. Vamos a aplicar este algoritmo con un ejemplo:

from sklearn.cluster import KMeans

# Generar datos ficticios (características)
X = np.random.rand(100, 2)

# Crear e instanciar el modelo
kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # Seleccionamos 3 grupos

# Ajustar el modelo con los datos de entrada
kmeans.fit(X)

# Imprimir los centros de los grupos formados por el clustering
centroids = kmeans.cluster_centers_
print(f"Centroides: {centroids}")

Errores típicos / trampas

1. Sobremodelado: Es común ver modelos con una alta precisión en los datos de entrenamiento pero una baja precisión en los datos de prueba. Esto indica que el modelo está aprendiendo demasiados detalles del conjunto de datos de entrenamiento y puede no ser capaz de generalizar a nuevos conjuntos de datos.

1. Undermodelado: Al revés, también es posible que un modelo no sea lo suficientemente complejo para capturar las relaciones en los datos. Esto se conoce como undermodelado y puede resultar en una baja precisión tanto en el conjunto de entrenamiento como en el de prueba.

1. Convergencia prematura: En algoritmos iterativos, es posible que un modelo converja demasiado rápido a una solución local y no explore suficientemente todas las posibles soluciones globales. Esto puede llevar a modelos subóptimos.

Checklist accionable

1. Entender la estructura de los datos: Asegúrate de que entiendes cómo están organizados tus datos, si son numéricos o categóricos, y cómo se relacionan entre sí.
2. Normalizar los datos: En muchos algoritmos de Machine Learning, es crucial normalizar las características para evitar problemas con la escala.
3. Validación cruzada: Utiliza validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo en un conjunto de datos que no ha sido visto durante el entrenamiento.
4. Selección de hiperparámetros: Ajusta cuidadosamente los hiperparámetros de tu modelo para evitar sobremodelado o undermodelado.
5. Pruebas con conjuntos de prueba independientes: Siempre evalúa el rendimiento del modelo en un conjunto de datos que no ha sido utilizado en el entrenamiento.

Cierre: Siguientes pasos

Una vez que hayas dominado los conceptos básicos del Machine Learning clásico, es importante seguir aprendiendo sobre otros aspectos avanzados y aplicaciones. Aquí tienes algunas sugerencias para continuar tu viaje:

• Modelos de regresión: Comprende cómo funcionan los modelos de regresión lineal y no lineal.
• Deep Learning: Explora la arquitectura de redes neuronales profundas y su aplicación en clasificación, detección de objetos y más.
• Aprendizaje por refuerzo: Aprende a aplicar el aprendizaje por refuerzo para problemas donde hay una recompensa explícita o implícita.

Continúa explorando y aplicando estos conceptos en proyectos prácticos para consolidar tu comprensión del Machine Learning clásico.