Machine Learning desde cero

Introducción

El machine learning es una herramienta clave para analistas de datos y científicos de datos, ya que permite a las máquinas aprender patrones y tomar decisiones basándose en grandes volúmenes de datos. Si has dominado SQL y estás listo para sumergirte en el mundo del aprendizaje automático, este curso es tu próximo paso. Aprenderás cómo construir modelos predictivos desde cero, aplicar técnicas avanzadas e implementar soluciones efectivas.

Explicación principal

Prerrequisitos y herramientas

Para comenzar con machine learning, es esencial tener un buen conocimiento de SQL y Python. En este curso, aprenderás a utilizar bibliotecas como scikit-learn para construir modelos predictivos.

# Importar las bibliotecas necesarias
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Cargar datos de ejemplo
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# Preprocesamiento y preparación de datos
X = data[['feature1', 'feature2']]
y = data['target']

# Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Entrenar un modelo lineal
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

Técnicas de aprendizaje supervisado

Aprenderás a utilizar modelos supervisados como regresión lineal y árboles de decisión. Estos modelos dependen de una etiqueta para entrenarse.

# Ejemplo de regresión lineal
from sklearn.linear_model import LinearRegression
reg = LinearRegression().fit(X_train, y_train)

Técnicas de aprendizaje no supervisado

Aprenderás a utilizar técnicas como clustering y reducción de dimensionalidad para trabajar con datos sin etiquetas.

# Ejemplo de clustering K-means
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=0).fit(X_train)

Errores típicos / trampas

1. Oversampling y undersampling: Asegúrate de que no estás sesgando tus datos al balancearlas demasiado. La sobremuestrean y submuestrean deben usarse con cuidado.
2. Sobreajuste (overfitting): Evita ajustar el modelo a tal punto que solo se preocupa por los datos de entrenamiento. Utiliza validación cruzada para evitar esto.
3. Selección de características: No incluyas demasiadas variables en tu modelo sin justificación. La selección del conjunto correcto de características puede mejorar significativamente la precisión.

Checklist accionable

1. Familiarízate con las bibliotecas principales como scikit-learn.
2. Practica la preparación y preprocesamiento de datos.
3. Entrena modelos de regresión lineal y árboles de decisión.
4. Aprende a usar técnicas de reducción de dimensionalidad.
5. Implementa validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo.

Cierre

Siguientes pasos

• Aprender más sobre modelos avanzados: Progresiona en el uso de redes neuronales y algoritmos más complejos.
• Aplicar a proyectos reales: Trabaja en proyectos con datos reales para obtener experiencia práctica.
• Participa en competiciones de Kaggle: Aprovecha las oportunidades para mejorar tus habilidades e interactuar con la comunidad.

¡Estas son solo las primeras etapas del viaje hacia el dominio del machine learning. ¡Esperamos que este curso te sirva como punto de partida!