Introducción a las técnicas de aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un enfoque científico para resolver ciertas tareas utilizando varios algoritmos y predicciones. Antes de desplegar el modelo, se construyen datos de entrenamiento o un modelo matemático utilizando ciertos algoritmos basados en estadísticas computacionales para hacer predicciones sin programarlo realmente. La minería de datos, la optimización, la visualización y las estadísticas están relacionadas con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Hay muchas técnicas y otros enfoques en ML para esto. Como ML tiene muchas aplicaciones en la vida real, se utilizan diferentes métodos según las necesidades. Estos métodos aplican ciertos algoritmos para predecir y obtener el resultado más preciso. En esta publicación, veremos en profundidad las diversas técnicas de aprendizaje automático.
Técnicas de aprendizaje automático
Existen algunos métodos que influyen en la promoción de los sistemas para aprender y mejorar automáticamente según la experiencia. Pero se dividen en varias categorías o tipos, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje de refuerzo, el aprendizaje de representación, etc. A continuación se detallan las técnicas que se incluyen en el aprendizaje automático:
1. Regresión
Los algoritmos de regresión se utilizan principalmente para hacer predicciones sobre números, es decir, cuando la salida es un valor real o continuo. Como corresponde al aprendizaje supervisado, funciona con datos capacitados para predecir nuevos datos de prueba. Por ejemplo, la edad puede ser un valor continuo a medida que aumenta con el tiempo. Hay algunos modelos de regresión como se muestra a continuación:
Algunos algoritmos ampliamente utilizados en técnicas de regresión
- Modelo de regresión lineal simple : es un método estadístico que analiza la relación entre dos variables cuantitativas. Esta técnica se usa principalmente en campos financieros, bienes raíces, etc.
- Regresión de lazo : se utiliza el operador de contracción de selección mínima absoluta o LASSO cuando es necesario un subconjunto del predictor para minimizar el error de predicción en una variable continua.
- Regresión logística : se lleva a cabo en casos de detección de fraude, ensayos clínicos, etc., siempre que el resultado sea binario.
- Regresión de vectores de soporte : SVR es un poco diferente de SVM. En una regresión simple, el objetivo es minimizar el error, mientras que en SVR, ajustamos el error dentro de un umbral.
- Algoritmo de regresión multivariante : esta técnica se utiliza en el caso de variables predictoras múltiples. Se puede operar con operaciones matriciales y la biblioteca Numpy de Python.
- Algoritmo de regresión múltiple : funciona con múltiples variables cuantitativas en algoritmos de regresión lineal y no lineal.
2. Clasificación
Un modelo de clasificación, un método de aprendizaje supervisado, saca una conclusión de los valores observados como uno o más resultados en forma categórica. Por ejemplo, el correo electrónico tiene filtros como bandeja de entrada, borradores, correo no deseado, etc. Hay una serie de algoritmos en el modelo de Clasificación como Regresión logística, Árbol de decisión, Bosque aleatorio, Percepción multicapa, etc. En este modelo, clasificamos nuestros datos específicamente y asignar etiquetas de acuerdo a esas clases. Los clasificadores son de dos tipos:
- Clasificadores binarios : clasificación con 2 clases distintas y 2 salidas.
- Clasificador de clases múltiples : clasificación con más de 2 clases.
3. Agrupación
La agrupación en clúster es una técnica de aprendizaje automático que implica clasificar los puntos de datos en grupos específicos. Si tenemos algunos objetos o puntos de datos, entonces podemos aplicar los algoritmos de agrupamiento para analizarlos y agruparlos según sus propiedades y características. Este método de técnica no supervisada se utiliza debido a sus técnicas estadísticas. Los algoritmos de clúster hacen predicciones basadas en datos de entrenamiento y crean clústeres sobre la base de similitud o desconocimiento.
Métodos de agrupamiento:
- Métodos basados en la densidad : en este método, los grupos se consideran regiones densas dependiendo de su similitud y diferencia de la región de menor densidad.
- Métodos jerárquicos : los grupos formados en este método son las estructuras en forma de árbol. Este método forma árboles o grupos del grupo anterior. Hay dos tipos de métodos jerárquicos: aglomerativo (enfoque ascendente) y divisivo (enfoque descendente).
- Métodos de partición : este método divide los objetos basados en k-clusters y cada método forma un solo clúster.
- Métodos basados en Gris : en este método, los datos se combinan en varias celdas que forman una estructura similar a una cuadrícula.
4. Detección de anomalías
La detección de anomalías es el proceso de detectar elementos o eventos inesperados en un conjunto de datos. Algunas áreas donde se utiliza esta técnica son la detección de fraude, detección de fallas, monitoreo del estado del sistema, etc. La detección de anomalías se puede clasificar en términos generales como:
- Anomalías puntuales : las anomalías puntuales se definen cuando un solo dato es inesperado.
- Anomalías contextuales : cuando las anomalías son específicas del contexto, se denominan anomalías contextuales.
- Anomalías colectivas : cuando una colección o grupo de elementos de datos relacionados son anómalos, se llama anómalo colectivo.
Existen ciertas técnicas en la detección de anomalías de la siguiente manera:
- Métodos estadísticos : ayuda a identificar anomalías señalando los datos que se desvían de los métodos estadísticos como la media, la mediana, la moda, etc.
- Detección de anomalías basada en la densidad : se basa en el algoritmo vecino k-más cercano.
- Algoritmo de anomalía basado en la agrupación : los puntos de datos se recopilan como un grupo cuando pertenecen al mismo grupo y se determinan a partir de los centroides locales.
- Super Vector Machine : el algoritmo se entrena para agrupar las instancias de datos normales e identifica las anomalías utilizando los datos de entrenamiento.
Trabajando en técnicas de aprendizaje automático
Machine Learning utiliza muchos algoritmos para manejar y trabajar con conjuntos de datos grandes y complejos para hacer predicciones según las necesidades.
Por ejemplo, buscamos una imagen de autobús en Google. Entonces, Google básicamente obtiene una serie de ejemplos o conjuntos de datos etiquetados como bus y el sistema encuentra los patrones de píxeles y colores que ayudarán a encontrar imágenes correctas del bus.
El sistema de Google hará una suposición aleatoria del bus como imágenes con la ayuda de patrones. Si ocurre algún error, entonces se ajusta a la precisión. Al final, esos patrones serán aprendidos por un gran sistema informático modelado como un cerebro humano o una Red Neural Profunda para identificar los resultados precisos de las imágenes. Así es como funcionan las técnicas de ML para obtener el mejor resultado siempre.
Conclusión
Machine Learning tiene varias aplicaciones en la vida real para ayudar a las casas de negocios, individuos, etc. a lograr ciertos resultados según las necesidades. Para obtener los mejores resultados, ciertas técnicas son importantes que se han discutido anteriormente. Estas técnicas son modernas, futuristas y promueven la automatización de las cosas con menos mano de obra y costo.
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- Aprendizaje automático de ciencia de datos
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