¿Qué técnica de Machine Learning debes utilizar? Supervisado vs NO Supervisado

Codigo Maquina

14 Nov 202211:27

Summary

TLDREn este video, Octavio Gutiérrez explora el aprendizaje de máquina, una serie de técnicas que permiten a los programas aprender y mejorar a partir de datos o experiencia. Se enfoca en dos tipos principales: aprendizaje supervisado y no supervisado. Para ilustrar estos conceptos, utiliza datos de emoticones, asumiendo que cada uno tiene características específicas como ojos, boca, lengua y color. A través de la combinatoria de estas características, se crean diferentes emoticones. En el aprendizaje supervisado, las técnicas de aprendizaje se guían por etiquetas o respuestas asociadas a las observaciones, permitiendo al modelo clasificar emoticones en emociones positivas o negativas. En contraste, el aprendizaje no supervisado no cuenta con etiquetas y busca identificar patrones en los datos. Utilizando solo dos características, la orientación de la boca y el color, se agrupan los emoticones en cuadrantes para identificar aglomeraciones y encontrar información valiosa sin necesidad de respuestas asociadas. Este video es una invitación a descubrir más sobre técnicas de aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado, ofreciendo enlaces a otros recursos para un aprendizaje más profundo.

Takeaways

📚 El aprendizaje de máquina es un conjunto de técnicas que permiten a los programas aprender o mejorar a partir de datos o experiencia.
📈 Se distinguen dos tipos principales de aprendizaje de máquina: supervisado y no supervisado.
👤 Octavio Gutiérrez es el presentador del canal donde se enseña programación, inteligencia artificial y ciencia de datos.
😀 Para ilustrar el aprendizaje de máquina, se utilizarán datos de emoticones con características como ojos, boca, lengua y color.
🔍 Las características de los emoticones tienen categorías asociadas, como ojos abiertos o cerrados, y colores como amarillo, verde y rojo.
🤖 El aprendizaje supervisado de máquina se guía mediante etiquetas o respuestas asociadas a cada observación.
✅ Las respuestas positivas indican emociones positivas en los emoticones, mientras que las negativas indican emociones negativas.
🔑 En el aprendizaje supervisado, el objetivo es que el modelo clasifique emoticones en positivos o negativos según su emoción.
🧐 Se pueden detectar patrones en los datos, como la mayoría de los emoticones positivos son de color amarillo.
🌐 El aprendizaje no supervisado de máquina implica el uso de observaciones sin etiquetas asociadas.
📊 Las técnicas de clustering en el aprendizaje no supervisado agrupan los datos en aglomeraciones o clusters.
📝 Al analizar los datos sin etiquetas, es posible identificar patrones subyacentes y organizar los emoticones en cuadrantes según sus características.
📚 Los enlaces a tutoriales sobre técnicas de aprendizaje de máquina supervisado (como regresión logística) y no supervisado (como clustering) se proporcionan para el aprendizaje adicional.

Q & A

¿Qué es el aprendizaje de máquina?
-El aprendizaje de máquina es un conjunto de técnicas que permiten que los programas aprendan o mejoren en función de datos o experiencia.
¿Cuáles son los dos tipos principales de aprendizaje de máquina mencionados en el script?
-Los dos tipos principales de aprendizaje de máquina mencionados son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.
¿Cómo se describen las características de los emoticones en el script?
-Las características de los emoticones se describen en términos de su ojo izquierdo, ojo derecho, orientación de la boca, presencia de la lengua y color.
¿Cuál es el objetivo del aprendizaje supervisado en el contexto de los emoticones?
-El objetivo del aprendizaje supervisado es que el modelo sea capaz de clasificar emoticones como positivos o negativos basado en su emoción expresada.
¿Cómo se usan las etiquetas en el aprendizaje supervisado?
-Las etiquetas se usan para guiar el proceso de aprendizaje, asociando una respuesta (positiva o negativa) a cada una de las observaciones para que el modelo aprenda a partir de ello.
¿Qué patrones se pueden observar en los emoticones de color amarillo?
-Se puede observar que la mayoría de los emoticones de color amarillo muestran una emoción positiva, excepto en el caso donde la forma de la boca es cóncava.
¿Cómo se definen los clusters en el aprendizaje no supervisado?
-En el aprendizaje no supervisado, los clusters se definen agrupando emoticones en función de sus características sin utilizar etiquetas, encontrando aglomeraciones de datos con características similares.
¿Cómo se identifican los patrones subyacentes en el aprendizaje no supervisado?
-Los patrones subyacentes se identifican al analizar la distribución de los emoticones en clusters y observar las características comunes de los emoticones en cada cluster.
¿Por qué el aprendizaje no supervisado no requiere etiquetas asociadas a las observaciones?
-El aprendizaje no supervisado no requiere etiquetas porque se centra en encontrar relaciones y estructuras en los datos sin una guía previa o respuestas conocidas.
¿Qué técnicas de aprendizaje de máquina supervisado se mencionan en el script?
-El script menciona la regresión logística como una técnica de aprendizaje de máquina supervisado.
¿Qué técnicas de aprendizaje de máquina no supervisado se sugieren para aprender más sobre?
-El script sugiere explorar diferentes técnicas de clustering para aprender más sobre el aprendizaje de máquina no supervisado.

Outlines

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🤖 Tipos de aprendizaje de máquina: Supervisado y No Supervisado

Octavio Gutiérrez introduce dos tipos principales de aprendizaje de máquina: supervisado y no supervisado. Explica que el aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para guiar el modelo en su proceso de aprendizaje, usando ejemplos como emoticones con características distintas como ojos, boca y color. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado opera sin etiquetas, agrupando datos basados en similitudes observadas entre las características de los emoticones, sin guía externa.

05:02

🧐 Identificación de patrones en aprendizaje no supervisado

Este segmento explora cómo el aprendizaje no supervisado clasifica emoticones basándose en características sin etiquetas previas. Octavio utiliza emoticones con solo dos características (orientación de la boca y color) para demostrar cómo se pueden identificar y agrupar patrones de emociones, como felicidad o tristeza, en cuatro cuadrantes. Destaca cómo ciertos patrones, como la combinación de boca cóncava y color no amarillo, sugieren emociones negativas.

10:04

👹 Descubrimiento de clusters en datos no etiquetados

El aprendizaje no supervisado identifica grupos o 'clusters' dentro de grandes conjuntos de datos, en este caso, emoticones, sin respuestas predeterminadas. Octavio concluye mostrando cómo este método puede revelar información subyacente, como emoticones que exhiben rasgos comunes de emociones específicas. Además, invita a los espectadores a explorar más sobre técnicas de aprendizaje de máquina a través de vídeos en su canal, incentivando la suscripción y participación activa.

Mindmap

Keywords

💡aprendizaje de máquina

El aprendizaje de máquina se refiere a un conjunto de técnicas que permiten a los programas de computadora aprender y mejorar a partir de los datos o la experiencia. En el video, este concepto es central ya que se utiliza para explicar cómo los emoticones pueden ser clasificados como positivos o negativos mediante técnicas de aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado.

💡aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje de máquina donde los algoritmos aprenden a partir de un conjunto de datos que incluyen etiquetas o respuestas asociadas. En el video, se menciona que este tipo de aprendizaje es guiado por una etiqueta, y se usa para clasificar emoticones como positivos o negativos según su expresión emocional.

💡aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado es otro tipo de aprendizaje de máquina donde los algoritmos exploran los datos sin las etiquetas o respuestas asociadas. En el video, se muestra cómo este método puede utilizarse para agrupar emoticones en clusters o aglomeraciones basados en características como la orientación de la boca y el color, sin necesidad de etiquetas.

💡datos de emoticones

Los datos de emoticones son un conjunto de información que representa diferentes expresiones emocionales a través de símbolos o caracteres. En el video, estos datos se utilizan para ilustrar cómo las técnicas de aprendizaje de máquina pueden clasificar y agrupar emoticones en función de sus características.

💡características

Las características son las propiedades o atributos que definen a los emoticones, como la orientación de los ojos, la boca y la lengua, así como el color. Estas características son clave en el proceso de aprendizaje de máquina ya que son las que los algoritmos analizan para clasificar o agrupar los emoticones.

💡etiquetas

Las etiquetas son las respuestas o categorías asociadas a cada observación en los datos, que guían el proceso de aprendizaje supervisado. En el video, las etiquetas son positivas o negativas y se utilizan para enseñar al modelo de aprendizaje de máquina a distinguir entre emoticones que representan emociones positivas y negativas.

💡clasificación

La clasificación es el proceso de organizar los datos en categorías o clases. En el video, la clasificación es un objetivo del aprendizaje supervisado, donde el modelo aprende a separar emoticones en dos categorías: emociones positivas y negativas.

💡clustering

El clustering es una técnica de aprendizaje no supervisado que involucra la agrupación de datos en conjuntos (clusters) que contienen características similares. En el video, se utiliza para agrupar emoticones en función de su orientación de la boca y color, creando grupos que representan diferentes emociones o expresiones.

💡emociones positivas y negativas

Las emociones positivas y negativas son las expresiones emocionales que los emoticones pueden representar. En el video, estas categorías son importantes para la clasificación de los emoticones mediante técnicas de aprendizaje de máquina supervisado, donde se busca distinguir entre emoticones que muestran emociones positivas y aquellos que muestran emociones negativas.

💡patrones

Los patrones son las relaciones o tendencias que se pueden observar en los datos. En el video, el análisis de patrones es esencial tanto para el aprendizaje supervisado como para el no supervisado, donde se busca identificar correlaciones entre las características de los emoticones y sus emociones asociadas.

💡regresión logística

La regresión logística es una técnica de aprendizaje de máquina supervisado utilizada para problemas de clasificación binaria. Aunque no se utiliza directamente en el video, se menciona como una técnica que los espectadores pueden estar interesados en aprender, lo que indica su relevancia en el campo del aprendizaje de máquina.

Highlights

El aprendizaje de máquina es un conjunto de técnicas que permiten a los programas aprender o mejorar a partir de datos o experiencia.

Se discuten dos tipos de aprendizaje de máquina: supervisado y no supervisado.

Se utilizarán datos de emoticones para ilustrar cómo aprenden las técnicas de aprendizaje de máquina.

Los emoticones se caracterizan por características como ojos, orientación de la boca, lengua y color.

Las técnicas de aprendizaje supervisado se guían por etiquetas o respuestas asociadas a cada observación.

Las técnicas de aprendizaje no supervisado aprenden sin etiquetas asociadas a las observaciones.

El objetivo del aprendizaje supervisado es que el modelo clasifique emoticones en emociones positivas o negativas.

Se pueden detectar patrones en los datos, como la mayoría de los emoticones positivos son de color amarillo.

Las técnicas de aprendizaje no supervisado pueden agrupar emoticones en clusters basados en sus características.

Se identifican patrones subyacentes y aglomeraciones en los datos sin utilizar respuestas asociadas a las observaciones.

Se puede identificar si las caritas en un cuadrante son relativamente felices o tristes.

La técnica de aprendizaje no supervisado permite identificar caritas que no se ajustan a emociones comunes.

Se ofrecen enlaces a videos sobre técnicas de aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado.

El canal de Octavio Gutiérrez ofrece aprendizaje de programación, inteligencia artificial y ciencia de datos.

Se anima a los espectadores a dar like y suscribirse si encuentran valor en el contenido del video.

Se menciona que el siguiente video continuará con temas relacionados con el aprendizaje de máquina.