Introducción al aprendizaje automático para principiantes

Los avances científicos y tecnológicos están conquistando el mundo. Solo retrocede diez años y compáralo con la vida que llevas hoy. Te darás cuenta de los profundos cambios que nos rodean, gracias a las nuevas innovaciones tecnológicas que se abren paso en nuestros hogares. También estamos conociendo nuevos términos como inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML), ciencia de datos y muchos más.

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Siempre que hablamos de Machine Learning o Inteligencia Artificial, la primera imagen que nos viene a la mente es la de máquinas y robots. Pero muchos de nosotros no sabemos que los conceptos básicos de Machine Learning se implementan comúnmente en nuestra vida diaria.

Aquí obtendrá una introducción detallada de Machine Learning junto con algunas pautas para aprender Python de Machine Learning .

Una breve introducción al aprendizaje automático

Dar una introducción o definición precisa y precisa de Machine Learning no es simple. Los expertos en la materia han dado definiciones demasiado técnicas. Por ejemplo, la definición de aprendizaje automático de Stanford es: "El aprendizaje automático es la ciencia de hacer que las computadoras actúen sin ser programadas explícitamente". Los principiantes que deseen aprender Machine Learning con Python deben comenzar su viaje a partir de definiciones tan básicas.

En términos simples, Machine Learning es la capacidad de la máquina para aprender cosas por sí misma. La máquina se alimenta con grandes volúmenes de datos, y la máquina aprende a interpretar, procesar y luego analizar estos datos con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real. La pregunta que surge ahora es cómo una máquina puede aprender por sí misma y resolver problemas desafiantes con tanta facilidad. Esto nos lleva a la introducción al aprendizaje profundo, donde se responderán todas nuestras preguntas.

Algunos términos y definiciones importantes de Machine Learning que debe conocer

Conocer los términos básicos y las definiciones de Machine Learning es una parte integral de la introducción de Machine Learning . Aquí hay una lista de los términos estándar utilizados y sus significados:

• Modelo : el componente principal de Machine Learning es un modelo. Un modelo se entrena mediante el uso de un algoritmo de aprendizaje automático. La función del algoritmo es mapear todas las decisiones tomadas por el modelo en función de la entrada proporcionada para que se entregue la salida correcta.

• Algoritmo : un algoritmo de aprendizaje automático es un conjunto de técnicas y reglas estadísticas que se utilizan para aprender patrones a partir de datos de entrada y luego extraer información significativa de ellos. Los algoritmos son el pilar central detrás del modelo de Machine Learning.
• Variable predictora : esta es una función de datos destacada que se utiliza para predecir la salida.
• Variable de respuesta : es la variable de salida, que debe predecirse utilizando la(s) variable(s) predecible(s).
• Datos de entrenamiento: los datos de entrenamiento se utilizan para construir el modelo de aprendizaje automático. Con la ayuda de datos de entrenamiento, el modelo aprende a identificar patrones y tendencias clave que son esenciales para predecir el resultado.
• Prueba de datos : una vez que se entrena el modelo, debe probarse para evaluar con qué precisión puede dar un resultado. El conjunto de datos de prueba se realiza para su confirmación.

El proceso de Machine Learning: introducción al aprendizaje profundo

El proceso de aprendizaje automático incluye la construcción de un modelo predictivo, que se utiliza para encontrar una solución para una declaración de problema. Estos son los pasos que se siguen en un proceso de Machine Learning:

Definición del objetivo del Planteamiento del Problema

Este es el primer paso, donde necesitamos entender lo que se necesita predecir. En esta etapa, es esencial tomar notas sobre qué tipo de datos se pueden utilizar para resolver el problema o qué enfoque se debe seguir para obtener una solución adecuada.

Recopilación de datos

Esta es la etapa en la que puede hacer varias preguntas, como si hay datos disponibles, si se necesita algún tipo específico de datos para resolver este problema o cómo obtener los datos, etc. Si sabe el tipo de datos que necesita, tiene para encontrar maneras de obtener esos datos. El raspado web y la recopilación manual son los dos medios de recopilación de datos. Para principiantes, simplemente navegue por Internet, obtenga recursos de datos, descárguelos y utilícelos.

Preparación de datos

Los datos recopilados generalmente tienen muchas inconsistencias y pueden tener un formato incorrecto. Es crucial eliminar todas las discrepancias. De lo contrario, podría terminar obteniendo predicciones y cálculos erróneos. Escanee todo el conjunto de datos recopilados y corrija cualquier tipo de inconsistencia.

Análisis exploratorio de datos

Esta es probablemente la etapa más emocionante del proceso de Machine Learning. Tienes que explorar los datos rigurosamente y encontrar cualquier dato oculto. El análisis exploratorio de datos (EDA) se considera la sesión de lluvia de ideas del aprendizaje automático. Podrá comprender las tendencias y los patrones de los datos en esta etapa. Además de obtener información valiosa, las correlaciones entre variables también se comprenden bien en esta etapa.

Construcción de un modelo de aprendizaje automático

La creación de un modelo de Machine Learning es una parte integral de la introducción de Machine Learning . Todos los patrones y conocimientos obtenidos en la etapa de análisis de datos se utilizan para crear el modelo. En esta etapa, el conjunto de datos se divide en dos conjuntos: datos de entrenamiento y datos de prueba. Los datos de entrenamiento se utilizan para construir y analizar el modelo. El algoritmo de aprendizaje automático se implementa en esta etapa. Es crucial elegir el algoritmo correcto según el tipo de problema que desee resolver.

Evaluación y optimización de modelos

Después de construir el modelo usando un conjunto de datos de entrenamiento, se probará el modelo. Al recibir el conjunto de datos de prueba, es posible verificar la precisión del modelo y la predicción de resultados. Dependiendo del cociente de precisión, se sugieren e implementan mejoras en el modelo. El rendimiento del modelo se puede mejorar en una medida razonable con procedimientos probados.

predicciones

Una vez que el modelo se evalúa y mejora a fondo, está listo para hacer predicciones, que es el resultado final.

¿Cuáles son los tipos de Machine Learning? Aprenda Python de Machine Learning?

Al hablar de los conceptos básicos de Machine Learning, hay tres tipos:

• Aprendizaje automático supervisado: en este tipo de aprendizaje, debe supervisar y entrenar a la máquina para que funcione de forma independiente. Un buen ejemplo aquí es filtrar correos no deseados de su cuenta de correo electrónico.
• Aprendizaje no supervisado: implica datos de entrenamiento. Pero no habrá etiquetado ni segregación. El algoritmo del sistema trabaja sobre los datos sin ningún entrenamiento previo. Hay algoritmos codificados, y los datos de salida estarán de acuerdo con eso.
• Aprendizaje por refuerzo: en este tipo de aprendizaje, primero, el sistema aprende por sí mismo. El algoritmo de aprendizaje por refuerzo aprende mediante el proceso de interacción con su entorno.

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Conclusión

Ahora que tiene una buena cantidad de introducción al aprendizaje automático , tiene una idea sobre el aprendizaje automático hasta cierto punto. Los profesionales de datos, los profesionales de software y TI y los ingenieros pueden aprender Python de Machine Learning para mejorar su carrera y sus habilidades profesionales. Por lo tanto, la próxima vez que utilice la función de etiquetado automático de Facebook, Alexa de Amazon, realice una búsqueda en Google, lleve a cabo el reconocimiento de voz o rostro, o utilice los filtros de correo no deseado de Google, sepa que el aprendizaje automático funciona para todos ellos.

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