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10 algoritmos más usados en Machine Learning que debes conocer

BIG DATA

Redactado por Luisana Puy-arena

Publicado el 12/10/2019

El Machine Learning es una de las ramas de la Inteligencia Artificial que más se está desarrollando actualmente.

Y por supuesto, es la que mayor número de personas interesadas en crear su propio modelo de aprendizaje automático tiene.

Si tu eres de esas personas, tienes que tomar en cuenta que es de suma importancia conocer cuáles son los algoritmos de Machine Learning que se repiten con mayor frecuencia al momento de la resolución de problemas.

Así que, nos tomamos el tiempo de investigar cuáles son los 10 algoritmos más usados en Machine Learning para que puedas crear tu propio modelo de aprendizaje automático. ¿Qué te parece si echamos un vistazo? ¡Empecemos!

1. Algoritmos Basados en Instancias

Son modelos de aprendizajes que actúan en base a la resolución de problemas de decisión mediante instancias o muestras de entrenamientos que sean necesarios o importantes para el modelo ha desarrollar.

Entonces, cuando se busca realizar la clasificación de un nuevo elemento, se extraen todos los que sean lo suficientemente parecidos para poder usar su clasificación y nombrar o clasificar al nuevo elemento.

Este tipo de algoritmos también son conocidos como aprendizaje basado en memoria, y básicamente crean un modelo a partir de una base de datos predeterminada.

Además, le agregan datos nuevos con el fin de comparar que tan similares son con las muestras que ya existen para lograr hacer un match y realizar una mejor predicción.

Como dato extra, te contamos que en este grupo de Algoritmos Basados en Instancias más utilizados son los k-Nearest Neighbor (kNN) y el Self-Organizing Map.

2. Algoritmos de Reducción de Dimensión

Este conjunto de algoritmos, tienen como objetivo principal aprovechar la estructura que existe de forma no supervisada con el fin de realizar una simplificación de los datos para poder comprimirlos.

Pero, ¿para qué sirven estos algoritmos? ¡Sencillo! Para visualizar mucho mejor los datos y para sintetizar un conjunto de variables para el uso de un algoritmo supervisado.

Además, nos da la facilidad de graficar aquellos modelos que son muy complejos y que en un inicio poseían múltiples características.

Los Algoritmos de Reducción de Dimensión más utilizados al momento de realizar Machine Learning son el t-SNE y el Principal Component Analysis (PCA)

3. Algoritmos de Árbol de Decisión

Árbol de decisión

Este es uno de los grupos de algoritmos más nombrados y, por tanto, más usados. Se encargan de ajustar la toma de decisiones basándose en los valores reales y actuales de los atributos de la data que se tiene.

¿Cómo funcionan? Bien, buscan el mejor árbol para poder balancear la posibilidad de ocurrencia y definir cuál es su importancia en cada rama y cada hoja, de esta manera logran catalogar un resultado.

Si te preguntas para que se utilizan, pues, más que todo para clasificar información, estructurar los caminos que se han tomado y medir su probabilidad de ocurrencia para mejorar su precisión en cada decisión.

Entre estos algoritmos destacan los Árboles de Clasificación y Regresión (CART) y Decisión de Árbol Condicional.

4. Algoritmos de Regresión

Los algoritmos de regresión son aquellos que se encargan modelar la relación entre distintas variables, empleando una medida de error en un proceso repetitivo para poder realizar predicciones mucho más certeras.

Este tipo de algoritmos se suelen emplear mucho más al momento de realizar análisis estadísticos.

Un ejemplo claro de estos algoritmos podría ser predecir cuántas personas sufren de hipertensión, basándose en características comunes como cuánta grasa consumen, si tienen una dieta saludable o no, entre otros.

Si vas a usar estos algoritmos, procura utilizar los mas usados como lo son el de Algoritmo de Regresión Lineal y el Algoritmo de Regresión Logística.

5. Algoritmos de Clustering o Algoritmos de Agrupación

Algoritmos de Clustering

Este tipo de algoritmos pertenece a la rama de aprendizaje no supervisado y se suelen utilizar para (tal como lo dice su nombre) agrupar y/o separar datos existentes de los que desconocemos.

Con el fin de hallar una relación entre los datos y crear puntos medios para diferenciar los grupos y descubrir cuáles son las características que tienen en común.

Los algoritmos más utilizados en este grupo son los K-Means, K-Medians y Hierarchical Clustering.

6. Algoritmos de Redes Neuronales

Es muy probable que su nombre te indique algo y sí, lo cierto es que este tipo de algoritmos y las estructuras que los conforman están netamente inspirados en nuestra red neuronal.

Y se encargan de detectar patrones mediante la imitación del comportamiento y la interconexión entre neuronas con el fin de encontrar una solución no lineal a diversos tipos de problemas complejos.

Generalmente, se utilizan para resolver problemas de Clasificación y Regresión, sin embargo, tienen un potencial tan amplio que pueden resolver diversidad de problemáticas.

Cabe mencionar que en años anteriores cuando la tecnología aún no estaba muy desarrollada, este algoritmo estaba muy limitado y requería mucha capacidad de memoria y procesamiento.

Pero, en la actualidad y gracias a los avances tecnológicos ha retomado fuerza para desarrollar procesos muy complejos como lo es el Deep Learning o Aprendizaje Profundo.

Entre los Algoritmos de Redes Neuronales más destacados del Machine Learning, vas a encontrar redes básicas y clásicas como Compuerta XOR, Perceptron, Multi Lavered Perceptron (MLP) y Back-Propagation.

7. Algoritmos de Aprendizaje Profundo o Deep Learning

Deep Learning

Estos algoritmos son la evolución de las redes neuronales artificiales de las cuales hablamos en el punto anterior, pero como toda evolución realiza procesos distintos, aunque, muy parecidos.

Estos algoritmos convierten grandes cantidades de datos en redes neuronales que están interconectadas mediante una serie de capas para que puedan procesar y ejecutar cálculos de manera paralela.

Puedes optar por algoritmos como Convolutional Neural Networks o Long Short Term Memory Neural Networks.

8. Algoritmos Bayesianos

Estos algoritmos aprovechan a su favor los teoremas de probabilidad de Bayes para resolver problemas de clasificación y regresión.

Los más empleados en Machine Learning son el Gaussian Naive Bayes, Bayesian Network y Multinomial Naive Bayes.

9. Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP)

Procesamiento del Lenguaje Natural

El Procesamiento del Lenguaje Natural o Natural Language Processing tiene como fin hacer que una máquina pueda comprender el lenguaje humano tanto de manera escrito como oral mediante un conjunto de algoritmos.

Además de ser utilizados en Machine Learning para realizar chatbots o asistentes como Siri, también se puede emplear en análisis de sentimientos en redes sociales.

10. Algoritmos Basados en Centroides

Estos tipos de algoritmos pertenecen al Algoritmo de Aprendizaje No Supervisado y tienen como objetivo principal calcular el punto medio de los elementos con el fin de minimizar las distancias.

Por ejemplo, existe un grande de la música que utiliza muchos de estos algoritmos.

Sí, Spotify, utiliza algoritmos de Machine Learning para saber que, como, cuando y donde poner a sonar la música que te gusta.

Spotify, el servicio de música bajo demanda más grande del mundo, tiene una historia de empujar los límites tecnológicos y el uso de big data, inteligencia artificial y aprendizaje automático para impulsar el éxito.

La compañía de música digital con más de 100 millones de usuarios ha estado ocupada este año mejorando sus capacidades de servicio y tecnología a través de varias adquisiciones.

Datos: Potente subproducto de Streaming Music

Cuando tienes a decenas de millones de personas escuchando música cada minuto del día, tienes acceso a una cantidad extraordinaria de información que incluye qué canciones obtienen el mayor tiempo de reproducción, desde donde los oyentes sintonizan e incluso qué dispositivo están usando Para acceder al servicio.

No hay duda de que Spotify es una empresa basada en datos y utiliza los datos en cada parte de la organización para tomar decisiones.

A medida que el servicio continúa adquiriendo puntos de datos, está utilizando esa información para entrenar los algoritmos y las máquinas para escuchar música y extrapolar información que afecte su negocio y la experiencia de los oyentes.

Un ejemplo es la función Discover Weekly en Spotify que alcanzó a 40 millones de personas en su primer año.

Cada usuario obtiene una lista de reproducción personalizada cada semana de Spotify de música que no han escuchado antes en el servicio, pero eso será algo que el oyente espera que disfrute: una versión moderna de un mejor amigo que crea una cinta de mezcla personalizada.

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Piensa en Google Analytics para músicos

Originalmente se lanzó en una versión web, pero la aplicación móvil permite a los músicos acceder a la información del autobús turístico y los datos de transmisión geográfica pueden ser fundamentales para que los músicos y sus equipos planifiquen los viajes de manera más efectiva.

Los artistas también tienen más control sobre su presencia en Spotify, incluso seleccionando la “elección del artista”, y pueden actualizar sus biografías y publicar listas de reproducción.

Esta es solo la última iniciativa de Spotify para hacer un esfuerzo concertado para capacitar a los artistas y hacerlos menos escépticos de la compañía.

Fans First es otro programa de Spotify que usa datos para encontrar a los fanáticos más apasionados de un artista y dirigirse a ellos con ofertas especiales.

Spotify adquiere empresas de tecnología para mejorar el servicio

Con la adquisición de Niland, la cuarta adquisición para 2017, Spotify utilizará el producto basado en API y el aprendizaje automático para proporcionar a sus usuarios una mejor búsqueda y recomendaciones para ayudarles a descubrir la música que les guste.

A principios de este año, Spotify adquirió el inicio de blockchain Mediachain Labs para ayudar a desarrollar soluciones a través de una base de datos descentralizada para conectar mejor a los artistas y los acuerdos de licencia con las pistas del servicio de Spotify. MightyTV, un servicio de recomendación de contenido y la startup de detección de audio Sonalytic también se adquirieron este año.

Los titulares incluyeron “Estimada persona que jugó “Lo siento” 42 veces en el Día de San Valentín, ¿qué hiciste? “Y” Estimadas 3,749 personas que transmitieron “Es el fin del mundo como lo conocemos”, el día de la votación del Brexit, aguanta “.

Como Spotify aprendió en 2015, su comunidad responderá si siente que se está tomando demasiadas libertades con los datos.

Después de introducir cambios a gran escala en su política de privacidad, los usuarios le informan a la compañía que estaban enojados al cancelar suscripciones y a las redes sociales para expresar su consternación.

Esto llevó al CEO de Spotify, Daniel Ek, a disculparse por una comunicación poco clara y aclaró que cualquier acceso a los datos personales solo se produciría con el permiso del individuo.

Puede que hoy no sepamos dónde Spotify innovará a continuación, pero lo estaremos viendo.

Como innovadores, se encontrarán con experiencias de aprendizaje e incluso fallos al usar big data, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para impulsar el éxito.

Esas son experiencias de las que todos podemos aprender.

En fin, ahora que sabes un gran ejemplo y de los 10 algoritmos de Machine que debes conocer, te preguntarás , ¿cómo debo escoger el algoritmo correcto para mi proyecto?.

Primero que nada, debes determinar cuál es el objetivo que deseas conseguir con tu proyecto de Machine Learning y segundo, debes verificar de qué datos dispones para realizarlo.

Una vez que tengas claros estos dos puntos y conociendo los algoritmos de Machine Learning, puedes escoger el que mejor se adapte a tus necesidades.

Por ejemplo, si queremos ubicar dos hospitales en una misma zona, pero queremos que estén en puntos cercanos a la población, podemos determinarlo mediante los Algoritmos de Clustering como lo es el K-means.

Cuéntanos, ¿ya estás listo para crear tu propio proyecto de Machine Learning?

 

foto de Luisana Puy-arena

Luisana Puy-arena

Redactora de contenidos en Velogig. Comunicadora audiovisual de profesión, con experiencia en edición y creación de contenidos.


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