Machine Learning clásico

Introducción

El machine learning clásico es un componente fundamental para cualquier desarrollador interesado en la Inteligencia Artificial (IA) y la Ciencia de Datos. Es una rama del aprendizaje automático que se basa en algoritmos no supervisados, supervisados y semi-supervisados para modelar y hacer predicciones sobre datos. Esta técnica es particularmente útil cuando las soluciones son complejas o imposibles de describir con reglas de programación explícitas.

Explicación principal

En Machine Learning clásico, los algoritmos aprenden a partir de datos sin intervención humana explícita. Algunos de los algoritmos más populares incluyen clasificación lineal, árboles de decisión, bosques aleatorios y regresión logística.

Ejemplo: Clasificación de imágenes con KNN

El algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) es una técnica simple pero efectiva para la clasificación. En este ejemplo, usaremos un conjunto de datos de imágenes de dígitos escritos a mano para clasificar los dígitos.

from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import matplotlib.pyplot as plt

# Cargar el conjunto de datos
digits = load_digits()
X, y = digits.data, digits.target

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

# Crear el modelo KNN con k=3
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# Entrenar el modelo
knn.fit(X_train, y_train)

# Evaluar el modelo en los datos de prueba
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print(f'Precisión: {accuracy * 100:.2f}%')

# Visualizar algunos resultados
fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=4, figsize=(8, 6))
for ax, image, label in zip(axes.flatten(), X_test, knn.predict(X_test)):
    ax.set_axis_off()
    ax.imshow(image.reshape((8, 8)), cmap='gray')
    ax.set_title(label)

plt.show()

Errores típicos / trampas

1. Overfitting: Este es uno de los problemas más comunes en el machine learning clásico. El overfitting ocurre cuando un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, lo que resulta en una pobre generalización a nuevos datos.

1. Sub-sampling y sub-estimación: Al trabajar con grandes conjuntos de datos, es común sub-muestrear o sub-estimar la cantidad de datos utilizados para el entrenamiento. Esto puede llevar al underfitting del modelo.

1. Escogencia incorrecta de hiperparámetros: Los hiperparámetros como n_neighbors en KNN o C y kernel en SVM pueden tener un impacto significativo en la precisión del modelo. La selección incorrecta puede resultar en malas predicciones.

Checklist accionable

1. Entender los algoritmos básicos: Aprenda a implementar y entender al menos 3 algoritmos de machine learning clásico.
2. Ejercicio de clasificación: Práctica con datasets como MNIST o Iris para mejorar su habilidad en la clasificación.
3. Ajuste del modelo: Estudie cómo ajustar los hiperparámetros para mejorar el rendimiento del modelo.
4. Verificación y validación: Aprenda a usar técnicas de validación cruzada para evaluar la generalización del modelo.
5. Preprocesamiento de datos: Practique el preprocesamiento básico como normalización, escalamiento y eliminación de características irrelevantes.

Cierre

Siguientes pasos

• Aprenda sobre modelos no lineales: Explora cómo los algoritmos no lineales pueden mejorar la precisión en problemas complejos.
• Experimente con diferentes técnicas de validación: Pruebe la validación cruzada y la validación por tiempo de vuelta para obtener una mejor comprensión del rendimiento del modelo.
• Colabore con proyectos reales: Aplica sus conocimientos a proyectos de machine learning en vivo, lo que puede proporcionar una perspectiva práctica valiosa.

Aprender machine learning clásico es un paso crucial hacia la dominación de la IA. Cada algoritmo y técnica tiene su propio conjunto único de aplicaciones y desafíos. Con constante práctica y experimentación, se convertirá en una herramienta indispensable en su toolkit como desarrollador.