Tipos de algoritmo de Machine Learning

Desde Tokio School repasamos los algoritmos de Machine Learning que tienes que conocer. Estas son las claves de la automatización que vive la industria 4.0; desde tus series de Netflix que ves de chill en casa, hasta el ordenador que utilizas en tu centro de trabajo, todos utilizamos los principales algoritmos de la Inteligencia Artificial.

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Algoritmos basados en modelos lineales

Los modelos lineales son la base de muchos algoritmos de Machine Learning y suelen ser el primer paso en la mayoría de los proyectos por su simplicidad y eficiencia operativa. Al mismo tiempo, reportan ventajas financieras para las empresas.

Regresión lineal

Es el algoritmo más clásico para problemas de predicción de valores continuos. Busca la relación lineal entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Se utiliza, por ejemplo, para predecir precios del mercado inmobiliario o demanda de productos.

Regresión logística

Aunque su nombre sugiere lo contrario, es un modelo de clasificación. Predice la probabilidad de que una observación pertenezca a una clase determinada. Es muy usada en problemas de diagnóstico médico, detección de fraudes y marketing.

La regresión logística, también conocida como “regresión logit”, es un método de aprendizaje supervisado usado principalmente para resolver problemas de clasificación binaria, como determinar si una imagen pertenece a una categoría o a otra.

Por lo tanto, en Machine Learning, la regresión logística se emplea principalmente para tareas de clasificación binaria, más que para realizar predicciones numéricas continuas.

Las principales ventajas que plantea son:

Fácil de interpretar y de implementar.
Rápido en entrenamiento y predicción.
Funciona bien con datos linealmente separables.

No obstante, no debemos perder de vista sus desventajas:

Limitado para relaciones no lineales complejas.
Sensible a valores atípicos y multicolinealidad.

Algoritmos basados en vecinos

Estos algoritmos se fundamentan en la idea de qué objetos similares tienden a estar cerca en el espacio de características.

K-Nearest Neighbors (KNN): sirve para clasificar o predecir, KNN busca los ‘k’ ejemplos más cercanos al dato de entrada y decide la clase o valor en función de la mayoría o promedio. Es ampliamente usado en sistemas de recomendación y reconocimiento de patrones.

KNN es un método supervisado; asigna la clase o valor de un nuevo dato según los vecinos más próximos en el conjunto de datos

Esta metodología presenta las siguientes ventajas:

No requiere entrenamiento previo.
Fácil de entender e implementar.

Sin embargo, también tiene desventajas:

Lento con grandes volúmenes de datos.
Sensible a la escala de las variables y al ruido.

Árboles de decisión y ensambles

Los árboles de decisión dividen los datos en ramas según sus características, facilitando la interpretación de los resultados. Simulan un proceso de toma de decisiones, dividiendo los datos en subconjuntos homogéneos. Son útiles en clasificación y regresión, y muy populares por su visualización intuitiva.

Random Forest y Gradient Boosting: son métodos de ensamble que combinan varios árboles para mejorar la precisión y robustez. Random Forest crea múltiples árboles de decisión y promedia sus resultados, mientras que Gradient Boosting los entrena secuencialmente, corrigiendo errores de los anteriores.

Ventajas:

Manejan datos no lineales y variables categóricas.
Resistentes al sobre ajuste (especialmente los ensambles).

Desventajas:

Los modelos de ensamble pueden ser difíciles de interpretar.
Requieren más recursos computacionales.

Algoritmos de Máquinas de Vectores de Soporte

Las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) buscan el hiperplano que mejor separa las clases en el espacio de características.

SVM Lineal y No Lineal

Si los datos son linealmente separables, SVM Lineal encuentra la separación óptima. Si no, SVM no lineal utiliza funciones kernel para proyectar los datos a espacios de mayor dimensión donde sí lo sean.

Las principales ventajas de SVM son dos:

Eficaz en espacios de alta dimensión.
Funciona bien con márgenes claros de separación.

No obstante, no podemos olvidar ciertas desventajas:

Poco eficiente con grandes conjuntos de datos.
Difícil de ajustar el kernel y los parámetros.

Algoritmos probabilísticos

Estos algoritmos se basan en la probabilidad y la estadística para hacer predicciones. Naive Bayes asume independencia entre las características y utiliza el teorema de Bayes para calcular la probabilidad de que un dato pertenezca a una clase. Es muy usado en clasificación de texto y filtrado de spam.

Entre sus ventajas destaca que es muy rápido y eficiente, con grandes volúmenes de datos. También funciona bien con datos categóricos y texto.

No obstante, su desventaja es que supone independencia entre variables, lo que rara vez se cumple en la práctica.

Algoritmos de Clustering

El clustering agrupa datos similares sin necesidad de etiquetas previas. K-Means divide los datos en ‘k’ grupos según su cercanía a los centroides. Es útil en segmentación de clientes, compresión de imágenes y análisis exploratorio. DBSCAN detecta grupos de densidad arbitraria y es robusto a ruido y outliers.

Sus principales ventajas son dos:

Descubre patrones ocultos en los datos.
Útil para análisis exploratorio.

Pero también presenta un par de desventajas:

Difícil determinar el número óptimo de clusters.
Sensible a la escala y distribución de los datos.

Algoritmos de reducción de dimensionalidad

Permiten simplificar los datos conservando la mayor cantidad de información posible:

PCA (Análisis de Componentes Principales). Reduce la dimensionalidad transformando las variables originales en un conjunto de componentes principales no correlacionados.
t-SNE. Ideal para visualizar datos de alta dimensión en 2D o 3D, preservando relaciones locales.

Entre sus ventajas, facilita la visualización y el procesamiento de datos complejos. También nos ayuda a eliminar ruido y redundancia.

Las desventajas y peligros es que se puede perder información relevante. Además, los resultados pueden ser difíciles de interpretar.

Redes Neuronales y Deep Learning

Inspiradas en el cerebro humano, las redes neuronales son capaces de aprender representaciones complejas de los datos. Las Redes Neuronales Artificiales (ANN)

Compuestas por capas de nodos (neuronas), pueden modelar relaciones no lineales complejas.

El Deep Learning utiliza redes profundas (muchas capas) como las CNN para imágenes o las RNN para secuencias. Son la base de avances como el reconocimiento de voz, visión por computador y procesamiento del lenguaje natural.

Entre sus múltiples ventajas cabe destacar:

La capacidad para aprender patrones complejos y no lineales.
Los resultados sobresalientes en grandes volúmenes de datos.

Pero tenemos que buscar ciertas contradicciones si no queremos ser dogmáticos:

Requieren grandes cantidades de datos y recursos computacionales.
Difíciles de interpretar (“caja negra”).

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo permite que un agente aprenda a tomar decisiones óptimas mediante prueba y error en un entorno.

En el Q-Learning y Deep Q-Networks el agente recibe recompensas o castigos según sus acciones y ajusta su estrategia para maximizar la recompensa total. Es la base de sistemas de juego autónomo, robótica y optimización de procesos.

Ventajas:

Es una opción excelente para problemas secuenciales y de toma de decisiones acertadas.
Capacidad de aprender estrategias complejas sin supervisión directa de un ser humano.

Desventajas

Puede requerir mucho tiempo de entrenamiento a base de ensayo y error.
Es difícil de aplicar en entornos con recompensas poco frecuentes.

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