Bienvenido de nuevo.
Hasta ahora, he estado hablando sobre qué es el aprendizaje automático y espero que tengas una idea
de por qué lo tenemos y por qué es útil.
Pero al final del día, la única razón por la que nos preocupamos por el aprendizaje automático es que
podemos usar máquinas para predecir resultados en función de los datos entrantes.
Eso es todo.
Ahora, esta idea del aprendizaje automático y no te preocupes, sé que seguimos hablando de una teoría, pero prometo que
primero vamos a hacer algunos ejercicios de codificación.
Pero quiero hablar rápidamente sobre algunas de las categorías de aprendizaje automático que ve a menudo.
Y tenga en cuenta lo que dije, que el aprendizaje automático se trata simplemente de predecir resultados
basados en datos entrantes y todas estas subcategorías simplemente hacen eso.
Por ejemplo, tenemos la idea de un aprendizaje supervisado.
Que es un subconjunto del aprendizaje automático.
En este aprendizaje supervisado, los datos que recibimos ya tienen categorías.
Piense en ello como archivos CSV con etiquetas de filas y columnas.
Tenemos datos etiquetados y un dato de prueba que es etiqueta para saber si nuestra función es correcta o incorrecta.
Entonces, en un escenario de aprendizaje supervisado, podemos hacer cosas como la clasificación para decidir si esto es una manzana o si
es una pera, el modelo de aprendizaje automático simplemente traza una línea para decidir, oye, esto es una manzana y esto es
una pera.
O podríamos hacer algo llamado regresión en lugar de clasificación basada en entradas, por ejemplo, predecir los
precios de las acciones, otra forma en que podríamos usar el aprendizaje supervisado es, por ejemplo, contratar
ingenieros basados en entradas, basados en años de experiencia, basados en quizás edad, tal vez dónde viven, qué tipo
de computadoras tienen.
Todos estos tipos de entradas que están etiquetadas se pueden usar en un sistema de aprendizaje supervisado para decidir si debo contratar
a este ingeniero o no.
Ahora bien, a veces tenemos datos que no tienen etiquetas y esto se llama aprendizaje no supervisado.
Nuevamente, piense en ello como un archivo CSV sin quizás la etiqueta de nombres de columna.
A veces con cosas como agrupaciones.
Necesitamos crear estos grupos o al menos la máquina para crear estos grupos.
Por ejemplo, le damos un montón de puntos de datos y luego la máquina decide, oh, esto es un grupo, esto
es un grupo y esto es un grupo.
O podemos tener algo como Aprendizaje de reglas de asociación, donde asociamos diferentes cosas para predecir lo
que un cliente podría comprar en el futuro.
Cuando los grupos no existen, lo llamamos aprendizaje no supervisado.
Podemos decirle a la máquina que están bien o mal como podemos cuando hacemos manzanas versus peras, ya que
no hay categorías verdaderas, pero dejamos que las máquinas simplemente creen estas categorías por nosotros.
Finalmente, tenemos esta idea de aprendizaje por refuerzo.
Y el aprendizaje por refuerzo es realmente interesante porque se trata de enseñar a las máquinas a través de prueba y
error, a través de recompensas y castigos.
Entonces, el programa simplemente aprende un juego jugándolo millones de veces hasta que, bueno, obtiene la puntuación más alta,
no sabe lo que está haciendo al principio, pero luego intenta maximizar la puntuación y finalmente se da
cuenta de que, oye, tal vez debería intentar moverme hacia donde viene la pelota.
Así que este es un escenario para la adquisición de habilidades o el aprendizaje en tiempo real.
Y lo ves mucho en los programas de aprendizaje automático que juegan, por ejemplo, con videojuegos.
Ahora, lo vincularé a un recurso para que pueda profundizar en estos temas.
Y de hecho hablaremos un poco más sobre esto y los entenderemos mucho mejor una vez que hagamos algunos
de los ejercicios.
Pero la idea aquí es que el aprendizaje automático tiene diferentes categorías y diferentes formas de lograr su
objetivo.
Y temas como redes neuronales, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte, k vecino
más cercano son simplemente algoritmos que se utilizan con estos subcampos para llegar a estas predicciones.
Pero recuerde, la clave, todo esto, lo que están haciendo es intentar aprender de los datos
que recibe y predecir algo.
Lo veré en el próximo.
Bubby.