Machine Learning y Deep Learning

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Machine Learning y Deep Learning

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.

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Jesús Bobadilla

Área: ,

Editorial: Ediciones de la U

ISBN: 9789587921465

EdiciónFormatoPáginasAcabadosTamaño
2020 eBook
SKU: 9789587921465 Categorías: ,

Descripción

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.

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