Aprendizaje automático para principiantes
Los científicos de datos destacan en la creación de modelos que representan y predicen datos del mundo real, pero el despliegue eficaz de los modelos de aprendizaje automático es más un arte que una ciencia. El despliegue requiere habilidades que se encuentran más comúnmente en la ingeniería de software y DevOps. Venturebeat informa que el 87% de los proyectos de ciencia de datos nunca llegan a la producción, mientras que redapt afirma que es el 90%. Ambos destacan que un factor crítico que marca la diferencia entre el éxito y el fracaso es la capacidad de colaborar e iterar en equipo.
El objetivo de construir un modelo de aprendizaje automático es resolver un problema, y un modelo de aprendizaje automático sólo puede hacerlo cuando está en producción y es utilizado activamente por los consumidores. Por lo tanto, el despliegue del modelo es tan importante como su construcción. Como señala Redapt, puede haber una «desconexión entre la TI y la ciencia de los datos. El departamento de TI tiende a centrarse en hacer que las cosas estén disponibles y sean estables. Quieren un tiempo de actividad a toda costa. Los científicos de datos, en cambio, se centran en la iteración y la experimentación. Quieren romper cosas». Reducir la brecha entre estos dos mundos es la clave para asegurar que se tiene un buen modelo y que se puede poner en producción.
¿Cómo se hace el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático supervisado construye un modelo que realiza predicciones basadas en pruebas en presencia de incertidumbre. Un algoritmo de aprendizaje supervisado toma un conjunto conocido de datos de entrada y respuestas conocidas a los datos (salida) y entrena un modelo para generar predicciones razonables para la respuesta a nuevos datos.
¿Qué es el ciclo de vida del ML?
¿Qué es el ciclo de vida del aprendizaje automático? El ciclo de vida del aprendizaje automático es el proceso cíclico que siguen los proyectos de ciencia de datos. Define cada uno de los pasos que debe seguir una organización para aprovechar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para obtener un valor empresarial práctico.
¿Qué es un ML?
una unidad de capacidad igual a la milésima parte de un litro, y equivalente a 0,033815 onzas líquidas, o 0,061025 pulgadas cúbicas. Abreviatura: ml.
Proyectos de aprendizaje automático para principiantes
El aprendizaje automático es una técnica de análisis de datos que enseña a los ordenadores a hacer lo que es natural para los humanos y los animales: aprender de la experiencia. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan métodos computacionales para «aprender» información directamente de los datos sin depender de una ecuación predeterminada como modelo. Los algoritmos mejoran adaptativamente su rendimiento a medida que aumenta el número de muestras disponibles para el aprendizaje. El aprendizaje profundo es una forma especializada de aprendizaje automático.
Los algoritmos de aprendizaje automático encuentran patrones naturales en los datos que generan conocimiento y ayudan a tomar mejores decisiones y predicciones. Se utilizan todos los días para tomar decisiones críticas en el diagnóstico médico, el comercio de acciones, la previsión de la carga de energía y mucho más. Por ejemplo, los sitios de medios de comunicación se basan en el aprendizaje automático para cribar millones de opciones y ofrecerle recomendaciones de canciones o películas. Los minoristas lo utilizan para conocer el comportamiento de compra de sus clientes.
Considere la posibilidad de utilizar el aprendizaje automático cuando tenga una tarea o un problema complejo que implique una gran cantidad de datos y muchas variables, pero sin una fórmula o ecuación existente. Por ejemplo, el aprendizaje automático es una buena opción si necesita manejar situaciones como éstas:
¿Qué es un modelo ML?
Un modelo de aprendizaje automático es un archivo que ha sido entrenado para reconocer ciertos tipos de patrones. Se entrena un modelo sobre un conjunto de datos, proporcionándole un algoritmo que puede utilizar para razonar y aprender de esos datos.
¿Por qué es importante el ML?
El aprendizaje automático es importante porque ofrece a las empresas una visión de las tendencias del comportamiento de los clientes y de los patrones operativos del negocio, además de apoyar el desarrollo de nuevos productos. Muchas de las principales empresas actuales, como Facebook, Google y Uber, hacen del aprendizaje automático una parte central de sus operaciones.
¿Es Python bueno para el aprendizaje automático?
Python para el aprendizaje automático es una gran elección, ya que este lenguaje es muy flexible: Ofrece la opción de elegir entre utilizar OOPs o scripts. Tampoco es necesario recompilar el código fuente, los desarrolladores pueden implementar cualquier cambio y ver rápidamente los resultados.
Ejemplos de aprendizaje automático
Aunque la construcción de modelos de aprendizaje automático es fundamental para las estrechas aplicaciones actuales de la IA, hay una gran variedad de formas de conseguir los mismos fines. Las denominadas plataformas de aprendizaje automático facilitan y aceleran el desarrollo de modelos de aprendizaje automático al proporcionar funcionalidades que combinan muchas actividades necesarias para el desarrollo y el despliegue de modelos. Dado que los campos del aprendizaje automático y la ciencia de los datos no son nuevos, existe un gran número de herramientas que ayudan en diferentes aspectos del desarrollo del aprendizaje automático.
Los sistemas de aprendizaje automático son fundamentales para hacer posible cada uno de estos siete modelos de IA. Para ascender en la pirámide de datos desde la información hasta el conocimiento, necesitamos aplicar el aprendizaje automático que permitirá a los sistemas identificar patrones en los datos y aprender de ellos para aplicarlos a datos nuevos, nunca vistos. El aprendizaje automático no es todo en la IA, pero es una gran parte de ella.
Es importante entender las relaciones entre los algoritmos de aprendizaje automático, los modelos de aprendizaje automático y los datos de entrenamiento. Un modelo de aprendizaje automático es el producto del entrenamiento de un algoritmo de aprendizaje automático con datos de entrenamiento. En otras palabras, es el resultado de un proceso de entrenamiento de aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático se entrenan esencialmente con algoritmos; se generan cuando los algoritmos se aplican a un conjunto de datos específico. Mientras que los algoritmos son simplemente enfoques generales para resolver un objetivo, los modelos de aprendizaje automático pueden evaluar datos futuros desconocidos y hacer predicciones o percepciones. Por lo tanto, se pueden crear muchos modelos a partir del mismo algoritmo, siempre que se disponga de diferentes datos de entrenamiento. Un modelo de aprendizaje automático es una representación matemática del patrón situacional y específico, que puede utilizarse para situaciones del mundo real.
¿Es fácil el aprendizaje automático?
Aunque muchas de las herramientas avanzadas de aprendizaje automático son difíciles de usar y requieren un gran conocimiento sofisticado en matemáticas avanzadas, estadística e ingeniería de software, los principiantes pueden hacer mucho con los fundamentos, que son ampliamente accesibles. … Para dominar el aprendizaje automático, es obligatorio tener algo de matemáticas.
¿Qué es el aprendizaje automático para principiantes?
Es una forma de inteligencia artificial (IA) que permite a los ordenadores actuar como humanos y mejorar su aprendizaje a medida que encuentran más datos. Con el aprendizaje automático, los ordenadores pueden aprender a tomar decisiones y hacer predicciones sin estar directamente programados para ello.
¿Quién es el padre de la IA?
Resumen: Si John McCarthy, el padre de la IA, tuviera que acuñar hoy una nueva frase para la «inteligencia artificial», probablemente utilizaría «inteligencia computacional». McCarthy no es sólo el padre de la IA, también es el inventor del lenguaje Lisp (procesamiento de listas).
Cómo construir un modelo de aprendizaje automático
Dado el problema que quieres resolver, tendrás que investigar y obtener datos que utilizarás para alimentar tu máquina. La calidad y la cantidad de la información que obtengas son muy importantes, ya que influirán directamente en el buen o mal funcionamiento de tu modelo. Puede que tengas la información en una base de datos existente o que debas crearla desde cero. Si se trata de un proyecto pequeño, puedes crear una hoja de cálculo que luego podrás exportar fácilmente como archivo CSV. También es habitual utilizar la técnica del web scraping para recopilar automáticamente información de diversas fuentes, como las API.
Este es un buen momento para visualizar los datos y comprobar si existen correlaciones entre las diferentes características que hemos obtenido. Será necesario hacer una selección de características ya que las que elijas impactarán directamente en los tiempos de ejecución y en los resultados. También puedes reducir las dimensiones aplicando PCA si es necesario.
Además, debes equilibrar la cantidad de datos que tenemos para cada resultado -clase- de manera que sea significativa ya que el aprendizaje puede estar sesgado hacia un tipo de respuesta y cuando tu modelo intente generalizar el conocimiento fallará.