Machine Learning desde cero

Introducción

El machine learning es una rama de la inteligencia artificial que se ocupa de hacer que las máquinas aprendan y mejoren sus predicciones o decisiones sin ser explícitamente programadas. Es un campo vital en el desarrollo de tecnologías avanzadas, desde reconocimiento de voz hasta sistemas de recomendación personalizados. En este artículo, exploraremos los primeros pasos hacia la comprensión del machine learning, proporcionando una guía práctica y efectiva para principiantes.

Explicación principal

En el mundo del machine learning, existen dos tipos principales: aprendizaje supervisado e in supervisado. El aprendizaje supervisado implica entrenar un modelo con datos etiquetados, donde cada entrada tiene una salida correspondiente. Por ejemplo:

# Ejemplo de entrenamiento en el aprendizaje supervisado
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# Cargar conjunto de datos Iris
data = load_iris()
X = data['data']
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 clasificador K-Nearest Neighbors (KNN)
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# Evaluar el modelo
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print(f'Acuracia: {accuracy}')

El aprendizaje in supervisado, por otro lado, implica la detección de patrones en datos no etiquetados. Este tipo de aprendizaje es útil para tareas como clustering o anomalía detección.

Errores típicos / trampas

1. Escalado de características: Asegúrate de que todas tus características estén en la misma escala. Usar un escalador de características, como StandardScaler desde sklearn, es crucial para muchos algoritmos.

1. Oversampling y undersampling: Si tienes datos imbalanced (unas clases tienen mucho más datos que otras), asegúrate de usar técnicas como oversampling o undersampling para equilibrar los conjuntos de datos.

1. Sobreajuste (overfitting): Un modelo sobreajustado es aquel que se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento, lo que puede resultar en mal rendimiento en datos nuevos. Utiliza técnicas como validación cruzada y regularización para prevenir esto.

Checklist accionable

1. Entender los conceptos básicos: Aprende sobre el aprendizaje supervisado e in supervisado, algoritmos de clasificación y regresión.
2. Practica con datasets reales: Utiliza conjuntos de datos públicos disponibles en scikit-learn o Kaggle para practicar.
3. Aprende a preprocesar tus datos: Escala tus características, maneja missing values, y realiza feature engineering.
4. Entrena y evalúa modelos: Usa validación cruzada para evaluar el rendimiento de tu modelo.
5. Implementa técnicas de regularización: Asegúrate de que no exista sobreajuste en tu modelo.

Cierre

Siguientes pasos

• Aprende a utilizar frameworks avanzados: Considera profundizar en frameworks como TensorFlow o PyTorch, que son fundamentales para el desarrollo de modelos de machine learning y deep learning.
• Participa en competencias: Participar en competencias de Kaggle puede ayudarte a entender mejor cómo aplicar conceptos teóricos en la práctica real.
• Explora técnicas avanzadas: Aprende sobre árboles de decisión, random forests, gradient boosting y otras técnicas de aprendizaje automático.

Siguiendo estos pasos, estarás bien preparado para emprender tu viaje en el mundo del machine learning.