Catálogo

En este capítulo se explican diversos conceptos importantes de machine learning (aprendizaje automático). Estos conceptos nos ayudarán a comprender los siguientes apartados, donde se verán modelos de regresión y clasificación, así como las técnicas de clustering (agrupamiento) y de reducción de dimensiones. Mientras que los siguientes capítulos incluirán algunos formalismos matemáticos y desarrollos en Python, aquí se explicarán los conceptos de la manera más simple posible. En resumen, este capítulo pretende ofrecer un marco que facilite la comprensión de los principales conceptos asociados a machine learning. Machine learning es la ciencia que hace que los ordenadores ?aprendan? a partir de los datos. En vez de programar, paso a paso, cada solución específica para cada necesidad planteada, tal y como se realiza en el enfoque de la programación convencional, el área de machine learning está dedicada al desarrollo de algoritmos genéricos que pueden extraer patrones de diferentes tipos de datos. De esta manera, un programa de machine learning destinado, por ejemplo, a clasificar números escritos a mano, no va a diferir sustancialmente de un programa destinado a la clasificación de las imágenes de señales de tráfico: ambos se basarán en la existencia de algún tipo de algoritmo de machine learning que clasifique datos etiquetados. En este punto se podría pensar que el proceso completo de machine learning es fácilmente automatizable, cuando realmente no es el caso: un ingeniero de datos (data scientist) debe llevar a cabo numerosas tareas específicas tales como la identificación de la fuente de datos, su limpieza, la eliminación de información que esté fuertemente correlacionada, la búsqueda de información sesgada, la realización de las normalizaciones necesarias, la identificación de los tipos de soluciones de machine learning cuya aplicación resulte apropiada, la elección del algoritmo más adecuado, el ajuste fino de los hiperparámetros del método elegido, el análisis de los resultados, la identificación de comportamientos incorrectos, la vuelta a procesos anteriores con el fin de cambiar lo que resulte necesario para mejorar los resultados, etc.

Macros, eso de lo que mucha gente habla, pero pocos conocen en detalle. Seguro que alguna vez en el trabajo o comentando con amigos/as que conocen esta tecnología, has escuchado frases del estilo ?eso con una macro se solucionaría?, pero esa macro nunca llega en el trabajo y tu amigo/a nunca te enseña cómo se hacen. En ese caso, has elegido un buen comienzo. Este libro te va a enseñar los conceptos básicos para conocer el lenguaje VBA y poder programar tus propias macros en Excel. Una vez visto cómo podemos crear macros, y principios generales de programación, vamos a ir incrementando la dificultad para adentrarnos poco a poco en estructuras más complejas, como las estructuras de control o los bucles. Esto nos va a permitir automatizar y hacer más dinámicas nuestras creaciones. No solo me voy a quedar en enseñarte y explicarte principios básicos y su evolución a medida que vamos avanzando, sino que al final de cada capítulo, te ofrezco varios ejercicios sobre el tema tratado. Pero no te asustes, cada uno tiene su solución explicada y comentada para que no te surjan dudas, y si surgen poder resolverlas. Sin más, te doy la bienvenida a este aprendizaje en el cual espero que lo aproveches al máximo