¿Qué es Machine Learning? Machine Learning, o aprendizaje automático, es una rama de la inteligencia artificial (IA) que se centra en desarrollar sistemas capaces de aprender y mejorar tareas específicas a partir de datos. En lugar de seguir instrucciones predefinidas, estos sistemas identifican patrones en los datos y utilizan ese conocimiento para hacer predicciones o tomar decisiones.
ML, IA o DL son algunas de las siglas más conocidas en este campo. ¿Qué significa cada una de ellas?
- Inteligencia Artificial (IA): Busca dotar a las máquinas de “inteligencia”, aunque esta aún no es consciente en un sentido humano.
- Machine Learning (ML): Se enfoca en construir algoritmos que permiten a las máquinas aprender de datos. Se aplica generalmente en análisis de datos tabulares.
- Deep Learning (DL): Es una rama del ML centrada en redes neuronales profundas y es especialmente útil en el procesamiento de imágenes y texto.
Terminología Básica en Machine Learning
¿Cómo funciona el proceso de ML? El viaje de un modelo de ML tiene varias estaciones:
- Algoritmo: Es la receta que seguimos para ajustar un modelo a los datos.
- Modelo: Es el resultado de aplicar esa receta; básicamente, una fórmula que podemos usar para predecir o describir.
- Predicción vs. Descripción:
- Predicción: Adivinar algo que no sabemos (ej., ¿qué precio tendrá una casa?).
- Descripción: Entender un fenómeno (ej., ¿cuáles son los factores que más afectan el precio?).
Conceptos clave que no puedes ignorar:
- Dataset: Es tu materia prima. Imagina una tabla donde cada fila es un ejemplo (casas, clientes, etc.) y cada columna es una característica (tamaño, edad, color…).
- Variables/Features: Son las entradas del modelo, o sea, las columnas de esa tabla.
- Target/Clase: Es lo que queremos predecir (por ejemplo, el precio de una casa o si un cliente comprará algo).
Fases del modelo:
- Entrenamiento (Train): Aquí es donde el modelo aprende de los datos.
- Prueba (Test): Lo ponemos a prueba para ver si realmente aprendió algo útil.
- Despliegue (Deployment): Si todo va bien, el modelo va al mundo real para hacer predicciones con datos nuevos.
Tipos de Aprendizaje en Machine Learning
1. Aprendizaje Supervisado Es como enseñarle a alguien con ejemplos. Tienes un dataset donde ya sabes cuáles son las respuestas correctas (target):
- Clasificación: Predices categorías (ej., éxito o fracaso, spam o no spam).
- Regresión: Predices valores numéricos (ej., el precio de una casa o la temperatura).
2. Aprendizaje No Supervisado Aquí no tienes respuestas correctas, así que la máquina tiene que encontrar patrones por su cuenta:
- Clustering: Agrupamos cosas similares (ej., dividir clientes en segmentos).
- Reducción de Dimensionalidad: Simplificamos el dataset para hacerlo más manejable o visualizable, sin perder información clave.
3. Aprendizaje por Refuerzo Es como enseñar a un perro: le das recompensas por hacer algo bien y lo corriges si se equivoca. Este tipo de aprendizaje se usa mucho en robótica y juegos (como enseñarle a un robot a caminar o a una IA a jugar ajedrez).
Puede parecer mucha información, pero entender estos conceptos es el punto de partida para adentrarse en este apasionante universo. ¿Listo para dar el siguiente paso?
MAKING DATA 