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¿Cómo crear un machine learning (ML)?

Mucha gente dice que crear un machine learning (ML) es fácil. Sin embargo, para crearlo es necesario utilizar un lenguaje de programación conocido, conocer los fundamentos de las matemáticas y la estadística y tener algunos conocimientos de los algoritmos de machine learning (ML).

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    ¿Cómo el machine learning (ML) está abriendo las puertas a nuevas fronteras?

    El machine learning (ML) se está convirtiendo en la clave para descubrir información y nuevos conocimientos que pueden resolver una amplia gama de problemas complejos.

    Sobre machine learning (ML) en estos días, hay un montón de preguntas y podemos decir honestamente: Es difícil. Pero merece la pena.

    Se está aplicando en muchos campos, desde la bioinformática hasta la fabricación, la detección de fraudes y la gestión del riesgo crediticio.

    El machine learning (ML) es una forma de dar algo de vida y comprensión a los programas informáticos utilizando datos, algoritmos y fórmulas matemáticas. Los que practican esta disciplina se llaman científicos de datos.

    El Máster en Inteligencia Artificial CEUPE se trata de un máster multidisciplinar impartido por académicos de reconocido prestigio internacional pertenecientes a diferentes áreas dentro de la informática, las matemáticas y la ingeniería.

    Crear un machine learning (ML), Clasificar los datos en dos categorías: etiquetados y no etiquetados.

    La clasificación de datos es un proceso de identificación, definición y agrupación de datos en categorías.

    Puede realizarse de forma manual o automática.

    El objetivo de la clasificación de datos es organizar la información de forma que sea más fácil encontrarla, gestionarla y utilizarla.

    La clasificación de datos puede utilizarse para apoyar iniciativas de control de acceso y seguridad de la información.

    Cuando empiece a construir su modelo, debe decidir qué tipo de datos va a utilizar como datos de entrenamiento (es decir, etiquetados) y qué tipo de datos va a utilizar como datos de prueba (es decir, no etiquetados).

    Es importante dividirlos porque si hay algún error en el modelo, sólo aparecerá al utilizar los datos de prueba.

    Hoy en día, es fácil clasificar los datos. Pero, ¿cómo sabemos cuál es la clasificación correcta? Hay dos formas de responder a esta pregunta: utilizando datos etiquetados y utilizando datos no etiquetados.

    Los datos etiquetados son una gran manera de entender el comportamiento de sus usuarios.

    Puede recopilar datos de su sitio web o aplicación, almacenarlos en una base de datos y luego utilizar algoritmos de aprendizaje automático para encontrar patrones en las acciones de sus usuarios.

    El etiquetado le ayudará a entender mejor a sus usuarios y mejorará su producto.

    Crear un machine learning (ML): Determine si debe utilizar el aprendizaje supervisado o el aprendizaje no supervisado.

    El conocimiento de los expertos puede servir para orientar la elección de las técnicas supervisadas frente a las no supervisadas, en función del tipo de problema que se resuelva.

    Con el aprendizaje supervisado, se entrena el algoritmo de machine learning (ML) con datos preetiquetados.

    El algoritmo de aprendizaje supervisado aprende de un conjunto de datos de entrenamiento, que han sido etiquetados manualmente por la persona que crea esos datos.

    Con el aprendizaje no supervisado, no se proporcionan etiquetas. En su lugar, el algoritmo de aprendizaje automático encuentra patrones en los datos.

    Por ejemplo, puede utilizar el aprendizaje no supervisado para agrupar o segmentar datos.

    No se garantiza que los resultados sean precisos y pueden requerir un procesamiento posterior por parte de un operador humano antes de poder utilizarlos.

    El aprendizaje supervisado existe desde hace mucho más tiempo que el aprendizaje no supervisado y tiene algunas ventajas sobre éste en términos de facilidad de uso y precisión.

    Sin embargo, las técnicas de aprendizaje no supervisado se han hecho cada vez más populares en los últimos años, ya que la potencia de cálculo y la capacidad de almacenamiento han aumentado considerablemente.

    Crear un machine learning (ML): Utilizar la validación cruzada para determinar cuántos datos de entrenamiento se necesitan y cuántas características son necesarias en función de los datos disponibles.

    La validación cruzada puede utilizarse como técnica de evaluación y validación de modelos en el machine learning (ML) especialmente cuando sólo se dispone de pequeñas cantidades de datos etiquetados.

    Pero no es posible utilizar una fracción tan grande de la población de entrenamiento como la que se necesitaría si se utilizara un árbol de clasificación no podado.

    La validación cruzada también puede utilizarse como componente de un algoritmo iterativo para ajustar un modelo complicado con muchos parámetros ajustables mediante el uso de múltiples rondas de validación cruzada.

    La validación cruzada es una técnica que se utiliza para determinar cuántos datos de entrenamiento se necesitan para un algoritmo y cuántas características se necesitan en función de los datos disponibles.

    Ayuda a evitar el sobreajuste, que es cuando un modelo funciona bien en los datos de entrenamiento pero falla cuando se utiliza en la producción.

    La idea básica de la validación cruzada es simular los conjuntos de entrenamiento y prueba varias veces. La primera vez que se ejecuta el algoritmo se hace con todo el conjunto de datos.

    A continuación, se toma el 80% de los datos (el conjunto de entrenamiento) y se utiliza como conjunto de retención – no se retiene nada. A continuación, se toma el 20% de los datos (el conjunto de prueba) y se crean predicciones con ellos.

    A continuación, se repite este proceso varias veces. En cada caso, se utiliza sólo el 80% del conjunto de datos original para entrenar el modelo y, a continuación, se realizan predicciones con el 20% del conjunto de datos original (que ahora se considera un conjunto de retención).

    Puede repetir este proceso 10 o 100 veces y promediar los resultados para crear una puntuación óptima de validación cruzada.

    Crear un machine learning (ML): Inspeccione sus algoritmos utilizando gráficos y curvas de validación para comprobar la precisión y el sobreajuste.

    Hay dos formas principales de identificar si sus modelos de machine learning (ML) son lo suficientemente precisos y completos:

    Gráficos. Un gráfico de la distribución de los datos de prueba puede ayudarle a determinar si el modelo en cuestión está sobreajustado o infraajustado a los datos de entrenamiento.

    Si está infraajustado, hay muchas posibilidades de que generalice bien a los nuevos datos.

    Curvas de validación. Una curva de validación es un gráfico de la precisión de la prueba frente al tamaño de la muestra de validación.

    A diferencia de un gráfico, se puede obtener información precisa sobre el error de prueba esperado del modelo, que cuantifica la bondad del ajuste del modelo. Esto puede ser útil para determinar si un modelo está infra o sobreajustado.

    Determine cómo va a utilizar el modelo en su aplicación y si es necesario ajustarlo o no.

    Cuando se construye un modelo de machine learning (ML), es importante determinar cómo se utilizará el modelo en su aplicación y si es necesario ajustarlo o no.

    La precisión del modelo puede depender tanto de sus datos como de sus algoritmos.

    Las funciones objetivo son una parte importante del aprendizaje automático porque le ayudan a entender dónde se produce la optimización.

    La función objetivo indica el rendimiento de su modelo de aprendizaje automático, que depende de la calidad de los datos y del propio modelo.

    Determinar cómo se utilizará el modelo en su aplicación. Esto incluye definir el objetivo, las características, las métricas y los criterios de evaluación.

    Definir cómo se ajustará el modelo durante el entrenamiento. Esto incluye determinar si es necesario ajustar el modelo y, en caso afirmativo, qué tipo de ajustes hay que hacer.

    Poner en marcha el entrenamiento del modelo. Esto incluye la configuración de un entorno de entrenamiento que se ajuste a sus necesidades, la implementación de métodos de entrenamiento y la evaluación de diferentes versiones de un modelo de ML utilizando métricas adecuadas.

    Evaluar el rendimiento de un modelo de machine learning (ML) una vez entrenado. Esto incluye la medición de su rendimiento en nuevos datos o en un entorno de aplicación del mundo real y la comparación con otros modelos que también fueron entrenados en el mismo conjunto de datos o en entornos similares.

    Conclusión: ¿Cómo se puede crear fácilmente un aprendizaje automático?

    La respuesta a esta pregunta es un poco «misteriosa» porque el término machine learning (ML) engloba una amplia gama de métodos y técnicas utilizados para construir sistemas automáticos con capacidad de percibir su entorno y adaptarse a él.

    Es difícil comprender que para la plataforma existe una amplia gama de enfoques que pueden aplicarse con fines de adaptación. Todo depende de las necesidades del usuario.

    Como ya hemos comentado, el machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA).

    Las máquinas que utilizamos hoy en día aprenden de sus experiencias y responden a aquellas situaciones sobre las que tiene conocimientos previos.

    Las aplicaciones de esta tecnología son vastas e incluyen cosas como el software de reconocimiento de voz, la traducción de voz, el mapeo de rutas para vehículos, la optimización de motores de búsqueda en Internet e incluso los algoritmos de correo electrónico para el filtrado de spam.

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