¿Qué es 80/20?
El principio de Pareto, también conocido como la regla del 80/20, es una teoría que sugiere que en muchos fenómenos, aproximadamente el 80% de los efectos provienen del 20% de las causas. Este principio lleva el nombre de Vilfredo Pareto, un economista italiano que observó que el 80% de la riqueza en Italia estaba en manos del 20% de la población.
Aunque originalmente se refería a la distribución de la riqueza, este principio se ha aplicado a una variedad de contextos, desde la gestión de empresas hasta el software y, en este caso, la comprensión de los conceptos tecnológicos. En este sentido, se utiliza para indicar que el 20% de los conceptos o conocimientos fundamentales pueden permitir comprender el 80% de un tema en particular.
En esta sección de artículos, 80/20, aplicaremos el principio de Pareto para explorar una serie de temas tecnológicos. Nuestro objetivo es proporcionar el 20% de conocimientos esenciales que permiten comprender el 80% de cada tema. Así, podrás obtener una sólida comprensión general de estas áreas complejas de una manera eficiente y efectiva.
¿Qué es el Machine Learning?
Veamos ahora los conceptos más esenciales que constituyen la mayor parte de lo que es el Machine Learnig.
Definición de Machine Learning
El Machine Learning (ML), es una fascinante rama de la Inteligencia Artificial (IA), que empodera a las máquinas para aprender de los datos y mejorar su rendimiento con la experiencia. Esta increíble tecnología permite a las máquinas cambiar y optimizar su rendimiento a través de la experiencia.
Tipos de Machine Learning
El Machine Learning se divide en tres tipos de aprendizaje clave: supervisado, no supervisado y por refuerzo.
- El aprendizaje supervisado ocurre cuando nuestros modelos de ML se entrenan con datos previamente etiquetados, permitiendo a la máquina conocer las respuestas correctas.
- El aprendizaje no supervisado, en cambio, permite a los modelos de ML descubrir patrones y extraer conocimientos de conjuntos de datos sin etiquetas.
- Por otro lado, el aprendizaje por refuerzo es un proceso en el que nuestros modelos de ML aprenden de sus acciones en un entorno que recompensa o castiga su comportamiento.
Modelos de Machine Learning
Existen varios modelos que puedes utilizar en Machine Learning, cada uno con su propio propósito y utilidad. Entre los más destacados encontramos la regresión lineal y logística, las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), los árboles de decisión, las redes neuronales y los algoritmos de agrupamiento como K-means.
Veamos un ejemplo sencillo de cada uno de ellos:
Regresión lineal
Imagina que estás tratando de predecir el precio de una casa basándote en su tamaño. Tienes un conjunto de datos que contiene el tamaño y el precio de varias casas. La regresión lineal tratará de encontrar una línea recta que mejor se ajuste a los datos, de tal manera que puedas usarla para predecir el precio de una casa basándote en su tamaño.
Regresión logística
Supongamos que estás tratando de predecir si un correo electrónico es spam (1) o no (0) basándote en la frecuencia de ciertas palabras clave. La regresión logística te permitirá estimar la probabilidad de que un correo electrónico sea spam dada la frecuencia de esas palabras clave.
Máquinas de Vectores de Soporte (SVM)
Supongamos que tienes un conjunto de datos con dos clases de puntos en un gráfico, y quieres encontrar una línea que separe estas dos clases. SVM buscará la línea que maximiza la distancia entre los puntos más cercanos de cada clase, proporcionando así el mejor margen de separación.
Árboles de decisión
Imagina que estás tratando de predecir si a alguien le gustará un cierto tipo de película basándote en su edad, género y género preferido de películas. Un árbol de decisión dividirá el conjunto de datos en ramas basándose en estas características (por ejemplo, primero dividir por género, luego por género preferido de película, luego por edad), de tal manera que puedas seguir el camino del árbol para predecir si a una persona le gustará o no la película.
Redes Neuronales
Imagina que estás tratando de reconocer dígitos escritos a mano. Cada imagen se puede dividir en píxeles, y estos píxeles pueden ser la entrada de la red neuronal. La red aprende a pesar la importancia de cada píxel en la determinación del dígito y puede luego reconocer dígitos a partir de nuevas imágenes.
Algoritmos de agrupamiento como K-means
Supón que tienes un conjunto de datos de clientes con información sobre su edad, ingresos y gasto en una tienda. Quieres segmentar a estos clientes en grupos similares para poder dirigir mejor tus estrategias de marketing. K-means puede dividir estos clientes en K grupos basándose en sus características, de tal manera que los clientes dentro de cada grupo sean lo más similares posible y los clientes de diferentes grupos sean lo más diferentes posible.
Evaluación de modelos de Machine Learning
La evaluación de modelos de Machine Learning es esencial tras su entrenamiento. Es común usar métricas como precisión, recuperación, el área bajo la curva ROC y el error cuadrático medio para medir el rendimiento de los modelos.
También es crucial entender los conceptos de sobreajuste, cuando un modelo aprende «demasiado bien» los datos de entrenamiento y no generaliza adecuadamente a datos no vistos, y subajuste, cuando un modelo no aprende suficientemente bien los datos de entrenamiento.
Aplicaciones del Machine Learning
El Machine Learning ha encontrado aplicación en una amplia variedad de campos, desde la recomendación de productos, la detección de fraudes, el análisis de sentimientos, la predicción de precios, hasta la traducción automática, el reconocimiento de voz y la visión por computadora.
Estos cinco pilares del Machine Learning te brindarán una comprensión sólida de la mayor parte de lo que implica el ML. Sin embargo, cada uno de estos puntos es un tema de estudio en sí mismo, por lo que te animamos a explorar cada uno de ellos en mayor profundidad para obtener una comprensión más completa de este apasionante campo.