Los diferentes ALGORITMOS DEL MACHINE LEARNING

Summary

Este vídeo ofrece una visión general de las principales familias de algoritmos de Machine Learning, organizadas según su funcionamiento. Se exploran algoritmos representativos para tareas de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo. Se destacan técnicas como la regresión, los árboles de decisión, los algoritmos probabilísticos, la contracción, el agrupamiento, la combinación de modelos, el aprendizaje basado en instancias, la reducción de dimensionalidad y las arquitecturas de Deep Learning. El vídeo también promueve el curso de Python avanzado y la suscripción a la Academia en línea de codificando bits.

Takeaways

• 😀 Existen múltiples algoritmos de Machine Learning, lo que puede dificultar la elección del adecuado para un problema específico.
• 🎓 La Academia en línea de Codificando Bits ofrece cursos avanzados de Python, incluyendo manejo de excepciones y programación orientada a objetos.
• 💡 Los algoritmos de Machine Learning se organizan en familias según su principio de funcionamiento, y se destacan los más representativos en cada familia.
• 🔍 Para resolver un problema de Machine Learning, se busca crear un modelo que identifique patrones en los datos y realice predicciones basadas en esos patrones.
• 📊 Los algoritmos de regresión, como la regresión lineal y logística, son útiles para predecir valores continuos.
• 🌳 Los algoritmos basados en árboles de decisión, como los árboles de clasificación y de decisión, se utilizan tanto para regresión como para clasificación.
• 📊 Los algoritmos probabilísticos, como Naive Bayes y modelos de mezcla gaussiana, intentan construir distribuciones de probabilidad para la clasificación y regresión.
• 🔧 Los algoritmos de regularización, como la regresión Ridge, LASSO y Elastic Net, ayudan a reducir el overfitting al penalizar ciertas características.
• 🤖 Los algoritmos de agrupamiento, como K-means, el agrupamiento espectral y los mapas auto-organizados, permiten realizar tareas de aprendizaje no supervisado.
• 🔗 Los algoritmos combinados, como los bosques aleatorios y los algoritmos de bagging y boosting, mejoran el rendimiento al combinar múltiples modelos simples.
• 🌐 En el aprendizaje supervisado, los algoritmos basados en instancias, como los k-vecinos más cercanos y las máquinas de soporte vectorial, comparan el nuevo dato con ejemplos previamente almacenados.
• 📉 Los algoritmos de reducción de dimensionalidad, como el análisis de componentes principales y el análisis discriminante lineal, simplifican la representación de datos sin perder información crucial.
• 🌐 Para datos no estructurados, como imágenes, audio, video o texto, las arquitecturas de Deep Learning, como las redes neuronales, convolucionales, recurrentes y Transformer, son más adecuadas.

Q & A

¿Cuál es la dificultad que se menciona al inicio del video para el aprendizaje automático?

La dificultad mencionada al inicio del video es la gran cantidad de algoritmos de Machine Learning disponibles, lo que a veces resulta difícil para decidir cuál utilizar.

¿Qué recursos se mencionan para construir una carrera en ciencia de datos y Machine Learning?

Se menciona la Academia en línea de Codificando Bits, donde se ofrecen cursos para construir carreras en ciencia de datos, inteligencia artificial y Machine Learning.

¿Qué tipo de aprendizaje se aborda en el video?

El video aborda tres tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y por refuerzo.

¿Qué es un 'set de entrenamiento' en Machine Learning?

Un 'set de entrenamiento' es un grupo de datos de entrada que se utiliza para entrenar un modelo a detectar patrones y realizar predicciones.

¿Qué es el aprendizaje supervisado y cómo se utiliza en Machine Learning?

El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje donde se tiene un grupo de datos de entrada y se conocen con antelación los atributos que se desean predecir, como en el caso de clasificar imágenes o sistemas de puntuación de crédito.

¿Qué es el aprendizaje no supervisado y cómo se diferencia del supervisado?

El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje donde solo se tienen los datos sin conocer el atributo que se desea predecir, a diferencia del supervisado que requiere conocer estos atributos con antelación.

¿Qué es el aprendizaje por refuerzo y cómo se relaciona con el agente?

El aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje donde se utilizan algoritmos para que un agente aprenda a interactuar con su entorno, como un robot aprendiendo a ejecutar acciones autónomamente.

¿Cuál es la principal diferencia entre los algoritmos de regresión y los basados en árboles de decisión?

Los algoritmos de regresión son algoritmos de aprendizaje supervisado que buscan predecir el valor de una variable continua, mientras que los algoritmos basados en árboles de decisión también son de aprendizaje supervisado pero se utilizan para tareas de regresión o clasificación a través de estructuras de árboles con reglas de decisión.

¿Qué es el overfitting en Machine Learning y cómo se puede reducir?

El overfitting es un problema donde el modelo funciona bien con el set de entrenamiento pero no con el set de prueba. Para reducirlo, se puede controlar el impacto de las características del dato procesado por el modelo, utilizando algoritmos de contracción como la regresión Ridge, la regresión Lasso y Elastic Net.

¿Qué son los algoritmos de agrupamiento y para qué se utilizan?

Los algoritmos de agrupamiento son algoritmos de aprendizaje no supervisado que generan agrupaciones basadas en la similitud entre los datos, permitiendo que datos similares pertenezcan a la misma agrupación, como en el caso de encontrar perfiles de clientes en una entidad bancaria.

¿Qué es el aprendizaje basado en instancias y cómo funciona?

El aprendizaje basado en instancias es un tipo de aprendizaje supervisado donde en lugar de construir un modelo, se almacenan instancias o ejemplos de los datos de entrenamiento para comparar con nuevos datos, como determinar si una imagen corresponde a un producto en buen estado o defectuoso.

¿Qué son las arquitecturas de Deep Learning y para qué tipos de datos son adecuadas?

Las arquitecturas de Deep Learning son una evolución de las redes neuronales que requieren una gran cantidad de datos de entrenamiento y son adecuadas para datos no estructurados como imágenes, audio, video o texto.