¿CÓMO FUNCIONA MACHINE LEARNING?
Summary
TLDREl video ofrece una visión detallada del funcionamiento del aprendizaje automático, un tema relevante en la tecnología actual. Se destaca que, a pesar de ser un campo amplio, muchos enfrentan dificultades para implementarlo debido a la falta de conocimiento sobre su operación. Para superar esto, se presenta un flujo de trabajo estructurado que inicia con la definición de objetivos claros y se desarrolla a través de la recopilación de datos, su preparación, la selección del algoritmo apropiado, el entrenamiento del modelo y, finalmente, la evaluación y predicción con el modelo entrenado. El video enfatiza la importancia de seguir cada paso meticulosamente para obtener resultados satisfactorios en cualquier proyecto de aprendizaje automático. Además, invita a los espectadores a obtener más información a través del blog y a suscribirse al canal para recibir actualizaciones sobre el tema.
Takeaways
- 🎯 La primera etapa en el machine learning es definir el objetivo específico que se desea lograr.
- 📈 Es importante que el objetivo sea lo más objetivo posible y esté alineado con las características de la empresa y los requerimientos.
- 🛍️ Un ejemplo de objetivo podría ser aumentar las ventas en una tienda en línea mediante la recomendación de productos específicos.
- 🕵️♂️ Antes de aplicar machine learning, se debe reevaluar el objetivo para asegurarse de que sea alcanzable y efectivo.
- 📝 Recolectar la información adecuada es crucial; no toda la data es útil para el análisis.
- 📚 En el preprocesamiento de datos, se limpian y se formatean los datos para que se ajusten al algoritmo seleccionado.
- 🔍 Es posible que se requiera ajustar el objetivo o recolectar más datos durante el preprocesamiento.
- ⚙️ La selección del algoritmo de aprendizaje supervisado o no supervisado depende de los datos disponibles y el objetivo definido.
- 🤖 El entrenamiento del modelo implica la introducción de datos preprocesados y el ajuste del modelo para cumplir con el objetivo.
- 📉 La evaluación del modelo es una etapa iterativa que puede requerir cambios en el entrenamiento hasta obtener resultados satisfactorios.
- ⏯ Una vez satisfactoriamente entrenado, el modelo puede ser implementado para realizar predicciones con nuevos datos.
- 📌 Es fundamental seguir cada paso del flujo de trabajo del machine learning para obtener resultados precisos y efectivos.
Q & A
¿Qué es Machine Learning y cómo se relaciona con la informática?
-Machine Learning es un subcampo de la informática que permite a las computadoras aprender y mejorar sus tareas con la experiencia, sin necesidad de ser programadas explícitamente para cada tarea. Se utiliza en tecnologías como las recomendaciones de productos de Amazon, Google Maps y en el contenido mostrado en redes sociales como Facebook, Instagram y Twitter.
¿Por qué las empresas pueden encontrar desafíos al comenzar a utilizar Machine Learning?
-Las empresas pueden encontrar desafíos debido a que no entienden exactamente cómo funciona el Machine Learning, lo que puede llevar a la dificultad de definir objetivos claros y seleccionar las técnicas y algoritmos adecuados para sus necesidades.
¿Cuál es la primera etapa en el flujo de trabajo de Machine Learning?
-La primera etapa es definir el objetivo. Esto implica seleccionar un objetivo específico y lo más objetivo posible en función a las características de la empresa, los requerimientos y la información disponible.
¿Cómo se podría reajustar un objetivo para mejorar las ventas en línea mediante Machine Learning?
-En lugar de simplemente querer aumentar las ventas, se podría reajustar el objetivo a recomendar productos específicos a los clientes basados en sus compras previas o en las páginas web que han visitado en la tienda en línea.
¿Por qué es importante recolectar la información adecuada para Machine Learning?
-Es importante recolectar la información adecuada porque no toda la data es útil para el análisis de Machine Learning. Se busca obtener datos que puedan ser relevantes y significativos para el algoritmo, tales como el historial de navegación, el tiempo de interacción con un producto y el comportamiento de compra.
¿Qué es el preprocesamiento de datos y por qué es fundamental en Machine Learning?
-El preprocesamiento de datos es el proceso de limpiar y dar forma a los datos para que se ajusten al algoritmo que se utilizará. Es fundamental porque asegura que los datos sean adecuados para el análisis y que el modelo pueda funcionar correctamente.
¿Cómo se selecciona el algoritmo de Machine Learning más adecuado?
-El algoritmo se selecciona en base a los datos preprocesados, el objetivo definido y la disponibilidad de información. Se evalúa si se necesita un algoritmo de aprendizaje supervisado o no supervisado, y se decide en consecuencia.
¿Cuál es el propósito del entrenamiento del modelo en Machine Learning?
-El entrenamiento del modelo consiste en ajustar el algoritmo con los datos preprocesados para que pueda aprender y producir resultados satisfactorios que cumplan con el objetivo definido.
¿Cómo se evalúa un modelo de Machine Learning después de su entrenamiento?
-Se utiliza una parte de los datos que no se utilizaron en el entrenamiento para evaluar el modelo. Se comparan los resultados obtenidos con los esperados para determinar si el modelo es adecuado o si se necesitan ajustes adicionales.
¿Qué sucede si los resultados del modelo entrenado no son satisfactorios?
-Si los resultados no son satisfactorios, se vuelve a ajustar el modelo y se repite el proceso de entrenamiento y evaluación hasta que se obtienen resultados satisfactorios.
¿Cómo se realiza una predicción con un modelo de Machine Learning adecuado?
-Una vez que se tiene un modelo satisfactorio, se implementa para realizar predicciones. Se introducen nuevos datos en el modelo y se obtienen resultados basados en el aprendizaje previo.
¿Por qué es esencial seguir cada paso en el flujo de trabajo de Machine Learning para obtener resultados satisfactorios?
-Cada paso en el flujo de trabajo de Machine Learning es crucial para el éxito del proyecto. Si se salta alguno de ellos, es probable que se obtengan resultados incorrectos o no deseados, ya que cada etapa contribuye a la calidad y la precisión del análisis.
Outlines
🔍 Introducción al Aprendizaje Automático y sus Aplicaciones
Este primer párrafo introduce el tema del vídeo, que es el funcionamiento del aprendizaje automático, un campo que ya no es solo una especialidad de la informática sino que ha sido ampliamente utilizado por gigantes tecnológicos en diversas aplicaciones, como recomendaciones de productos en Amazon, servicios de geolocalización en Google Maps y contenido en redes sociales como Facebook, Instagram y Twitter. Se menciona que muchas empresas enfrentan dificultades para comenzar a utilizar el aprendizaje automático, a menudo por no entender cómo funciona. El objetivo es revisar el flujo de trabajo del aprendizaje automático, comenzando por definir un objetivo claro y objetivo para el aprendizaje, que debe ser lo suficientemente específico como para ser alcanzable y medible. Luego, se discute la importancia de recolectar la información adecuada, prepararla adecuadamente y seleccionar el algoritmo de aprendizaje más adecuado, ya sea supervisado o no supervisado. Finalmente, se destaca la necesidad de entrenar y evaluar el modelo, repetir los procesos si es necesario, hasta obtener resultados satisfactorios, y luego implementar el modelo para realizar predicciones con nuevos datos.
📝 Proceso Estricto en Machine Learning para Resultados Satisfactorios
El segundo párrafo enfatiza la importancia de seguir cada uno de los pasos del aprendizaje automático para obtener resultados satisfactorios. Se advierte que omitir cualquiera de estos pasos puede resultar en errores. El vídeo concluye con una invitación a los espectadores para que visiten el blog para obtener más información sobre el tema, dejen sus dudas en los comentarios y se animan a suscribirse al canal para recibir futuras actualizaciones sobre aprendizaje automático. El vídeo termina con un agradecimiento y un despedida cordial.
Mindmap
Keywords
💡Machine Learning
💡Recomendaciones de productos
💡Google Maps
💡Redes sociales
💡Definir el objetivo
💡Recopilar datos
💡Preprocesamiento de datos
💡Algoritmo de aprendizaje supervisado
💡Entrenamiento del modelo
💡Evaluación del modelo
💡Predicción
Highlights
El vídeo explica cómo funciona el machine learning, un tema relevante en la tecnología.
Se menciona que los gigantes tecnológicos han utilizado machine learning en productos y servicios.
Se destaca que las empresas enfrentan retos para comenzar a usar machine learning.
El primer paso para utilizar machine learning es definir un objetivo claro.
Es importante ajustar el objetivo para que sea alcanzable con machine learning.
Se destaca la necesidad de recolectar la información adecuada para machine learning.
Se discute la importancia de la recopilación de datos como páginas visitadas y acciones de los clientes.
El preprocesamiento de datos es crucial antes de cualquier análisis de machine learning.
Se debe limpiar y formatear los datos para que se ajusten al algoritmo seleccionado.
La selección del algoritmo de aprendizaje supervisado o no supervisado se basa en los datos y el objetivo.
Se describe el proceso de entrenamiento del modelo con datos preprocesados.
Es necesario evaluar y ajustar el modelo hasta obtener resultados satisfactorios.
Se resalta que la iteración entre entrenamiento y evaluación puede ser necesaria para mejorar el modelo.
Una vez satisfactoriamente entrenado, el modelo se puede utilizar para realizar predicciones con nuevos datos.
Se enfatiza la importancia de seguir cada paso en el proceso de machine learning para obtener resultados satisfactorios.
Se invita a los espectadores a obtener más información en el blog relacionado.
Se alentó a los espectadores a dejar comentarios con sus dudas y a suscribirse para contenidos futuros.
Transcripts
hola a todos y bienvenidos a un nuevo
vídeo en el canal hoy te voy a hablar de
cómo funciona exactamente myler the
machine learning ya no es sólo un sub
campo de la informática los gigantes de
la tecnología lo ha usado durante años
en las recomendaciones de productos de
amazon google maps y en el contenido de
facebook instagram y twitter que
muestran en las redes sociales las
empresas promedio enfrentan muchos
desafíos para comenzar a utilizar
machine learning y en ocasiones esto se
debe a que no sabe exactamente cómo
funciona por esta razón vamos a revisar
acá cómo funciona machine ler veámoslo
como un flujo de trabajo en donde se
deben cumplir cada una de las etapas la
primera etapa es la de definir el
objetivo lo primero que debes realizar
es seleccionar el objetivo qué es lo que
quieres lograr como jim learning para
esto se debe ser lo más objetivo posible
de acuerdo a las características de tu
empresa os requerimiento así como
también la información que puedes
conseguir por ejemplo si eres una
empresa que vende por internet
de repente tu objetivo sería aumentar
las ventas pero acá caemos en un
objetivo muy bien
porque para lograrlo podemos utilizar
muchos mecanismos que no que requieren
machine learning como por ejemplo
reducir los precios crear promociones
entre otros para esta razón es
recomendable reajustar el objetivo y
pensar en cómo podemos lograr más ventas
y de aquí surge uno nuevo que sería
recomendar a nuestros clientes productos
específicos de acuerdo a las compras
realizadas o las páginas visitadas en
nuestra tienda online hasta el objetivo
está mejor estructurado y precisamente
con éste podemos implementar machine
learning a veces definir un objetivo no
es tan fácil o evidente por lo que en
ocasiones este es un paso en donde se
lleva gran parte de nuestro tiempo lo
siguiente que debes hacer es recolectar
la data ahora que tenemos nuestro
objetivo bien definido procedemos a
recolectar la data que vamos a utilizar
para nuestro algoritmo en ocasiones este
paso es relativamente fácil ya que
probablemente esta data ya la tenemos
disponible pero si por el contrario no
la tienes ahora tendrás que ver como a
recolectarla y sobre todo esperar un
tiempo prudencial
poder obtener suficiente y utilizarlas
con machine learning acá lo importante
es recolectar la información adecuada
porque no toda la data es útil para
manipularla
por ejemplo si continuamos con el
ejemplo de la tienda de ventas por
internet acá es importante es recolectar
la data de las páginas visitadas el
tiempo que estuvo observando la
información contenida así como también
si en algún momento colocó el producto
en el carrito de compra pero
posteriormente se arrepintió en comprar
la información como ésta es la
importante es recolectar el tercer paso
es el de preparar la data ya que hemos
recogido toda la plata que hemos podido
llega el momento de prepararla a este
paso normalmente se le conoce como pre
procesamiento de datos y es fundamental
para cualquier análisis de myler es en
este punto en donde limpiamos los datos
y lo forma te amos para que esté acorde
al algoritmo a utilizar en este proceso
también podemos verificar si necesitamos
más datos o si por el contrario debemos
desechar algunos porque no es necesario
o no estas recolectados correctamente
este paso es muy importante y no se debe
salta
en ningún momento seguidamente
seleccionamos el algoritmo de acuerdo a
las datas ya pre procesadas podemos
definir qué algoritmo es el más adecuado
implementar si un algoritmo de
aprendizaje supervisado o por el
contrario uno de aprendizaje no
supervisado para esta selección debemos
evaluar el objetivo que definimos y los
datos que tenemos disponibles y de
acuerdo a esto definir el algoritmo
adecuado por ejemplo para nuestro
ejemplo vamos a utilizar algoritmos de
aprendizaje no supervisado ya que al
final queremos un conjunto de productos
que le podemos recomendar a cada uno de
nuestros clientes por lo que los
agruparemos de acuerdo a las páginas
visitadas en la tienda online el quinto
paso es el de entrenar el modelo
seleccionado del algoritmo a implementar
iniciamos el proceso de entrenamiento
del modelo con la data ya pre procesada
la cual se divide en dos una parte se
utiliza para entrenar el modelo y la
otra lo usamos posteriormente para
evaluarlo acá se ingresa toda la
información necesaria que requiere y
poderlo ajustar para obtener resultados
satisfactorios y que cumplan con nuestro
objetivo definido en un principio los
que debes hacer es evaluar el modelo una
vez entrenado el modelo procedemos a
devolver acá se ingresa la data que no
utilizamos anteriormente y evaluamos los
resultados obtenidos en este punto es
probable que el resultado no sea
adecuado e inclusive completamente
erróneo por lo que se deba de volver al
punto anterior de entrenamiento del
modelo y cambiar los ajustes ingresados
acá estas dos etapas se pueden repetir
tantas veces hasta que se encuentran
resultados satisfactorios y finalmente
realizamos una predicción una vez
obtenido un modelo adecuado con el que
hayamos obtenido resultados
satisfactorios ya podemos implementarlo
para poder realizar las predicciones en
este caso ya podemos ingresar data nueva
al modelo y obtener resultados adecuados
en cualquier proyecto the machine
learning
debemos seguir cada uno de estos pasos
para tener resultados satisfactorios si
te saltas algunos de ellos tenlo por
seguro que lo único que obtendrá son
errores porque cada una de estas etapas
se deben cumplir con esto finalizamos
este vídeo te invito a pasar por el blog
si deseas más información sobre este
tema
el límite lo dejo en la cajita de
información si tienes alguna duda puedes
dejármelo en los comentarios de este
vídeo y con gusto te responderé también
te invito a que te suscribas a este
canal en donde frecuentemente estaré
subiendo información sobre este tema
muchas gracias por verme y nos vemos en
el próximo vídeo chao
él
ah
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e
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