10 algoritmos de Machine Learning para principiantes

10 algoritmos de Machine Learning para principiantes

En un mundo en el que casi todas las tareas manuales están automatizadas, la definición de «manual» está cambiando. Los algoritmos de Machine Learning pueden ayudar a los ordenadores a jugar al ajedrez, hacer cálculos y ser más inteligentes y personales.

Vivimos en una era de progreso tecnológico en constante evolución, y si observamos cómo ha evolucionado la tecnología informática, podemos predecir lo que está por venir.

Una de las características más importantes de esta revolución es la democratización de las herramientas y tecnologías de procesamiento de datos. En los últimos cinco años, los científicos de datos han creado máquinas de procesamiento de datos avanzadas que ejecutan sin problemas tecnologías sofisticadas. Los resultados son sorprendentes.

Los algoritmos de Machine Learning se dividen en cuatro tipos.

• • Supervisado
  • Aprendizaje no supervisado
  • Aprendizaje semisupervisado
  • Aprendizaje por refuerzo

Sin embargo, estos cuatro pueden subdividirse en otros tipos.

¿Cómo puede el aprendizaje de estos importantes algoritmos mejorar sus habilidades de Machine Learning?

Como científico de datos o entusiasta del Machine Learning, puede utilizar estas técnicas para crear proyectos funcionales de Machine Learning.

Existen tres tipos principales de algoritmos de Machine Learning: el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje por refuerzo. Las tres técnicas se utilizan en los 10 algoritmos de Machine Learning más populares.8

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Lista de los algoritmos de Machine Learning más populares

1. Regresión Lineal

Para entender cómo funciona este algoritmo, imagine que los registros aleatorios están ordenados por orden ascendente de peso. Sin embargo, hay un inconveniente: no es posible pesar cada pieza de madera individualmente. Tiene que estimar el peso a partir de la altura y la circunferencia de los troncos (análisis visual) y ordenarlos según una combinación de los parámetros que pueda ver. Así es como funciona la regresión lineal en el Machine Learning.

En este método, las variables independiente y dependiente se ajustan a una línea recta para establecer una relación entre ellas. Esta línea recta se llama línea de regresión y está representada por la ecuación lineal Y = a *X + b.

En esta ecuación:

– Y – variable dependiente

– Pendiente

– X – Variable independiente

– b – Intercepción

Los coeficientes a y b se obtienen minimizando la suma de las diferencias al cuadrado de las distancias entre los puntos de datos y la recta de regresión.

2. Regresión logística

La regresión logística se utiliza para estimar valores discretos (normalmente valores binarios como 0/1) a partir de un conjunto de variables independientes. Al ajustar los datos a una función logit, se puede predecir la probabilidad de que se produzca un evento, lo que también se conoce como regresión logit.

Para mejorar los modelos de regresión logística se suelen utilizar los siguientes métodos:

• • Incluir términos de interacción
  • Eliminación de características
  • Técnicas de regularización
  • Utilizar modelos no lineales

3. Árbol De Decisión

El algoritmo de árbol de decisión en el Machine Learning es uno de los algoritmos más utilizados en la actualidad. Es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza para clasificar problemas. Es adecuado para clasificar tanto variables categóricas como continuas. El algoritmo divide la población en dos o más grupos homogéneos en función de los atributos/variables independientes más importantes.

4. Algoritmo SVM (Support Vector Machine)

El algoritmo SVM es un algoritmo de clasificación que representa los datos brutos como puntos en un espacio n-dimensional (n es el número de características). A continuación, facilita la clasificación de los datos asociando el valor de cada característica a una coordenada específica. Mediante unas líneas denominadas clasificadoras, los datos pueden dividirse y representarse en un gráfico.

5. Algoritmo Naive Bayes

Los clasificadores Naive Bayes asumen que la presencia de ciertas características en una clase no está relacionada con la presencia de otras características.

Aunque estas características estén relacionadas, el clasificador Naive Bayes las considera todas de forma independiente cuando calcula la probabilidad de un resultado concreto.

Los modelos Naive Bayes son fáciles de construir y adecuados para grandes conjuntos de datos. Son sencillos y se sabe que superan incluso a los clasificadores avanzados.

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6. Algoritmo KNN (K-Nearest Neighbour)

Este algoritmo puede aplicarse tanto a problemas de clasificación como de regresión. En el sector de la ciencia de los datos, suele utilizarse para resolver problemas de clasificación. Se trata de un algoritmo sencillo que almacena todos los casos disponibles y clasifica los nuevos casos por votación mayoritaria de sus k Neigbour más cercanos. Los casos se asignan a la clase con la que tienen más en común. Esto se mide con una función de distancia.

El KNN se puede entender fácilmente comparándolo con la vida real. Por ejemplo, si buscas información sobre una persona, lo lógico es que hables con sus amigos y compañeros.

Antes de elegir un algoritmo K Nearest Neighbours, hay que tener en cuenta algunas cosas:

• • El KNN es caro desde el punto de vista computacional.
  • Es necesario normalizar las variables, de lo contrario, las variables con un amplio rango de valores distorsionarán el algoritmo.
  • Los datos todavía tienen que ser preprocesados.

7. K-Means

K-Means es un algoritmo de aprendizaje no supervisado para resolver problemas de agrupación. El conjunto de datos se clasifica en un determinado número de clústeres (dejemos que K denote este número) para que todos los puntos de datos de un clúster sean homogéneos, a diferencia de los datos de otros clústeres.

Cómo funciona la formación de clusters de K-means:

• • El algoritmo K-means selecciona k puntos, llamados centroides, para cada cluster.
  • Cada punto de datos forma un cluster con su centroide más cercano, es decir, K clusters.
  • En este caso, se crea un nuevo centroide basado en los miembros del clúster existentes.
  • Este nuevo centroide se utiliza para determinar la distancia mínima de cada punto de datos. Este proceso se repite hasta que el centroide ya no cambia.

8. Algoritmo Random Forest

El conjunto de árboles de decisión se denomina bosque aleatorio o Random Forest. Para clasificar nuevos objetos en función de sus atributos, cada árbol se clasifica y los árboles «votan» por su clase. El bosque elige la clasificación que recibe más votos (de entre todos los árboles del bosque).

Se planta un árbol y crece de la siguiente forma:

• • Se extrae una muestra aleatoria de N casos, siendo N el número de casos del conjunto de entrenamiento. Esta muestra se convierte en el conjunto de entrenamiento para el crecimiento del árbol.
  • Si hay M variables de entrada, se establece un número m<<M de manera que se seleccionen aleatoriamente M variables en cada nodo y se realice una división óptima para estas m variables. Durante este proceso, el valor de m se mantiene constante.
  • Cada árbol se hace lo más grande posible. No se realiza ninguna poda.

9. Algoritmo De Reducción Dimensional

En la sociedad moderna, las empresas, los departamentos gubernamentales y los institutos de investigación almacenan y analizan enormes cantidades de datos. Como científico de datos, sabe que estos datos brutos contienen mucha información. El reto consiste en identificar patrones y variables importantes.

Los algoritmos de reducción de la dimensionalidad, como los árboles de decisión, el análisis de factores, los cocientes de valores perdidos y los bosques aleatorios, pueden ayudarle a encontrar detalles relevantes.

10. Algoritmos Gradient Boosting y Adaboosting

Los algoritmos de refuerzo se utilizan cuando es necesario procesar grandes cantidades de datos y predecirlos con gran precisión. Boosting es un algoritmo de aprendizaje de conjunto que combina el poder de predicción de varios estimadores base para mejorar la solidez.

En otras palabras, combina varios predictores débiles o medios para producir un predictor fuerte. Estos algoritmos de refuerzo siempre han sido eficaces en competiciones de ciencia de datos como Kaggle, AV Hackathon y CrowdAnalytix. Actualmente son los algoritmos de Machine Learning más populares: utilícelos junto con el código Python y R para obtener resultados precisos.

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