Machine-learning

Machine Learning es la disciplina que ha revolucionado el análisis de datos y con el objetivo de exponer su gran valor, te presentamos algunos algoritmos de clasificación de datos tales como:  Perceptrón, Árboles de decisión, Regresión logística, K-means; incluyendo una breve explicación de su funcionamiento y  algunas de sus posibles aplicaciones en diversas áreas de la  industria.

Machine Learning: la nueva era del análisis de datos

Si hay algo que es posible encontrar en todas partes, eso definitivamente son los datos y no sacarles provecho es un grave error. Sin embargo, interpretar cantidades masivas de datos puede ser una tarea compleja si no se cuenta con las herramientas necesarias para sacarles partido.

Machine Learning es una de las disciplinas que han revolucionado la forma en la que las empresas analizan los datos. A través de algoritmos, Machine Learning nos permite crear modelos predictivos o identificar patrones en los datos. Este tipo de algoritmos se pueden dividir en tres grandes categorías:

  • Aprendizaje supervisado: estos algoritmos emplean datos etiquetados para proporcionar un modelo que permita realizar predicciones con un nuevo conjunto de datos. Cuando hablamos de datos etiquetados, nos referimos a que los datos poseen una etiqueta asociada que nos permite clasificarlos en alguna categoría. En este tipo de aprendizaje es esencial contar con una base de datos etiquetada para construir nuestro modelo y poder evaluar el éxito del mismo.
  • Aprendizaje no supervisado: este tipo de algoritmos, a diferencia de otros, no cuentan con datos previamente etiquetados, sino que parten de una serie de datos sin clasificar y su objetivo es encontrar patrones que permitan organizarlos de alguna manera.
  • Aprendizaje por refuerzo: estos algoritmos siguen un proceso de prueba y error en donde se recompensan las decisiones correctas, es decir, aprenden a partir de la experiencia.

A continuación se presentan 4 algoritmos de Machine Learning que se pueden emplear para el análisis de datos:

  1. Perceptrón: consiste en encontrar un hiperplano que clasifique los datos con base en sus etiquetas, de tal forma que cuando llegue un nuevo ejemplo, sea posible clasificarlo correctamente en una de las categorías. Una posible aplicación de este algoritmo es en el área médica para clasificar imágenes de tejidos cancerígenos y no cancerígenos.
Algoritmo del Perceptrón
Algoritmo del Perceptrón

2. Árboles de decisión: es un algoritmo de aprendizaje supervisado. Considera las características de los datos y las ordena de acuerdo a su importancia, de tal forma que, mediante un conjunto de preguntas ordenadas, sea posible clasificar un nuevo ejemplo. Este orden además lo convierte en un algoritmo explicable pues permite identificar cuáles características fueron las más relevantes en el proceso de clasificación de los datos. El algoritmo se puede emplear para predecir si un cliente va a dejar de ser consumidor de algún producto.

Arboles-decision
Árboles de decisión

3. Regresión logística: su funcionamiento es similar al del perceptrón, es decir, el objetivo es encontrar un hiperplano que separe los datos. Sin embargo, este no es un algoritmo determinista, es decir, no señala exactamente en qué clasificación se encontrarán los nuevos datos, sino que indica qué tan probable es que se encuentren en una cierta clasificación. A diferencia del perceptrón, la regresión logística es interpretable, es decir, es posible conocer las características más relevantes, tal como en los árboles de decisión. Este algoritmo se puede emplear en la clasificación de textos mediante análisis de sentimientos, por ejemplo, para identificar la entonación de los mensajes en un buzón de sugerencias.

4. K-means: el objetivo de este algoritmo es clasificar los datos en clusters de tal manera que aquellos que se encuentren en un mismo cluster compartan características entre sí. Este algoritmo ya no corresponde a aprendizaje supervisado, es decir, no emplea datos etiquetados para realizar la clasificación. Este tipo de algoritmo funciona muy bien cuando las características de los datos son variables no categóricas.

Algoritmo de K-means
Algoritmo de K-means

Identificar el tipo de algoritmo que se quiere emplear depende del problema que se necesita resolver, por lo que Machine Learning se puede considerar como una labor artesanal, es decir, no existe una receta que diga específicamente los pasos a seguir. Es por eso que alguien que conozca estos algoritmos y sepa emplearlos en distintos escenarios tiene un gran valor en la industria y en el análisis de datos en general.

Texto original: Sandra Alvarado

Fuentes:

“Machine Learning & AI for the Working Analyst”, 2021. https://bit.ly/3wDFoBc 

“Big data y machine learning: el mundo de los datos necesita especialistas”, La vanguardia, 2021. https://bit.ly/3wygN0H

“Los principales beneficios del Machine Learning”, Iberdrola. https://bit.ly/3yDTbK3

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