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10 algoritmos más usados en Machine Learning que debes conocer

BIG DATA

Redactado por Luisana Puy-arena

Publicado el 18/07/2019

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 suclasificación y nombrar o clasificar al nuevo elemento.

Este tipo de algoritmos también son conocidos como aprendizaje basadoen memoria, y básicamente crean un modelo a partir de una base de datospredeterminada.

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

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

2. Algoritmos de Reducción de Dimensión

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

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

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

Los Algoritmos de Reducción de Dimensión más utilizados al momento derealizar 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 laposibilidad de ocurrencia y definir cuál es su importancia en cada rama y cadahoja, de esta manera logran catalogar un resultado.

Si te preguntas para que se utilizan, pues, más que todo para clasificarinformación, estructurar los caminos que se han tomado y medir su probabilidadde 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 derealizar 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 loson 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 nosupervisado y se suelen utilizar para (tal como lo dice su nombre) agrupar y/oseparar datos existentes de los que desconocemos.

Con el fin de hallar una relación entre los datos y crear puntos mediospara diferenciar los grupos y descubrir cuáles son las características quetienen en común.

Los algoritmos más utilizados en este grupo son los K-Means, K-Medians yHierarchical 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 delcomportamiento y la interconexión entre neuronas con el fin de encontrar unasolución 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 deproblemáticas.

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

Pero, en la actualidad y gracias a los avances tecnológicos ha retomadofuerza para desarrollar procesos muy complejos como lo es el Deep Learning oAprendizaje 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 artificialesde las cuales hablamos en el punto anterior, pero como toda evolución realiza procesosdistintos, 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 LongShort Term Memory Neural Networks.

8. Algoritmos Bayesianos

Estos algoritmos aprovechan a su favor los teoremas de probabilidad deBayes 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 oasistentes como Siri, también se puede emplear en análisis de sentimientos enredes sociales.

10. Algoritmos Basados en Centroides

Estos tipos de algoritmos pertenecen al Algoritmo de Aprendizaje NoSupervisado y tienen como objetivo principal calcular el punto medio de loselementos con el fin de minimizar las distancias.

Estos son los 10 algoritmos de Machine que debes conocer sí o sí, pero, ¿cómo debo escoger el algoritmo correcto para mi proyecto? ¡No te preocupes! Te contaremos.

Primero que nada, debes determinar cuál es el objetivo que deseasconseguir con tu proyecto de Machine Learning y segundo, debes verificar de quédatos dispones para realizarlo.

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

Por ejemplo, si queremos ubicar dos hospitales en una misma zona, peroqueremos que estén en puntos cercanos a la población, podemos determinarlomediante 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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