Machine Learning desde cero

Introducción

El aprendizaje automático (Machine Learning, ML) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en la creación y aplicación de algoritmos para permitir a las máquinas aprender sin ser programadas explícitamente. Si has dominado Python intermedio y estás listo para aplicarlo a problemas reales, el Machine Learning es tu siguiente paso natural. Este curso te guiará desde los fundamentos básicos hasta la construcción de modelos complejos.

Explicación principal

El curso "Machine Learning desde cero" en comoprogramar.es se enfoca en enseñarte los conceptos clave del ML y cómo aplicarlos a diferentes tipos de problemas. Aprenderás sobre técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y semi-supervisado, y cómo preparar datos para entrenar modelos eficaces.

Bloque de código

# Ejemplo básico de clasificación con un modelo K-Nearest Neighbors (KNN)
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

# Cargar datos de ejemplo: Iris dataset
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target  # X son las características, y es el objetivo (etiqueta)

# 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 un modelo KNN con 3 vecinos
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)  # Entrenar el modelo

# Realizar predicciones en los datos de prueba
predictions = knn.predict(X_test)

# Mostrar las primeras 5 predicciones
print("Primeras 5 predicciones:", predictions[:5])

Errores típicos / trampas

Trampa 1: No preparar adecuadamente los datos

Uno de los errores más comunes es no preprocesar correctamente los datos antes del entrenamiento. Esto puede incluir el escalado, la codificación de variables categóricas y la eliminación de valores faltantes.

Trampa 2: Ignorar la validación cruzada

La validación cruzada (cross-validation) es crucial para evaluar con precisión el rendimiento del modelo en datos no vistos. Sin ella, podrías sobreestimar las capacidades del modelo y terminar con uno que se desvía en el mundo real.

Trampa 3: Ignorar la interpretación de los resultados

A menudo, se enfoca demasiado en obtener un alto rendimiento en los datos de entrenamiento sin considerar cómo interpretar los resultados. Es esencial entender qué significa cada métrica y cómo usarla para tomar decisiones informadas.

Checklist accionable

1. Aprende sobre el escalado y la normalización de datos.
2. Familiarízate con las técnicas de codificación one-hot (para variables categóricas).
3. Entrena en usar validación cruzada (cross-validation) para evaluar modelos.
4. Prueba diferentes algoritmos de ML y compara sus métricas de rendimiento.
5. Documenta todos los pasos del proceso, desde la preparación hasta el entrenamiento y evaluación.

Cierre

Con la base en Machine Learning que has adquirido a través del curso "Machine Learning desde cero", estás listo para aplicar estos conocimientos en proyectos reales o avanzar a niveles más altos de ML. Aquí hay algunos pasos siguientes:

• Exploración de problemas más complejos: Trata modelos de aprendizaje profundo y técnicas de optimización.
• Práctica con grandes conjuntos de datos: Aprende a manejar y analizar grandes volúmenes de datos efectivamente.
• Participa en competencias de Kaggle: Practica resolviendo problemas reales mientras aprendes nuevas técnicas.

¡Adelante, programador!