Bien, bien.
Creo que es hora de que comencemos a practicar algunas de estas habilidades en
lugar de solo hablar de teoría, porque sé que en este momento todo parece súper complicado.
Crees que para ser un experto en aprendizaje automático, debes tener un doctorado. D. y tienes que ser muy, muy
inteligente con las matemáticas y las estadísticas.
Pero a menudo ese no es realmente el caso.
Entonces, en este video, quiero mostrarles lo que realmente significa hacer aprendizaje automático o tamaño de datos.
Entonces, en este aprendizaje automático 101, hablemos sobre lo que hace un experto en aprendizaje automático.
Lo primero que hace una persona es importar habitualmente.
Los datos.
Es decir, tenemos una especie de archivo CSV y vamos a importar esos datos y sabemos cómo hacerlo
con Python, ¿verdad?
Importamos el archivo de datos CSFI para poder usarlo en nuestro programa.
Y no se preocupe, estos son los pasos que realmente le mostraremos cuando hagamos nuestro próximo
proyecto.
Entonces, lo primero es importar los datos a continuación, ¿qué hacemos?
Bueno, limpiamos los datos.
Es decir, en un mundo ideal, tenemos datos perfectos, todas las columnas, todas las filas de un archivo CSFI están completadas y
todo es perfecto, pero a menudo ese no es el caso.
A veces le faltan etiquetas, a veces le faltan celdas o datos y, a veces, solo tenemos
datos inutilizables.
Eso es muy, muy malo.
Entonces, idealmente limpiamos los datos para que cuando los usemos más adelante, no nos den ningún error o
hagan malas predicciones.
Ahora, número tres.
¿Qué hace un experto en aprendizaje automático?
Bueno, dividimos los datos.
Y este es interesante, generalmente dividimos los datos en lo que llamamos un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba.
¿Qué significa esto?
Bueno, dividir los datos simplemente significa decidir que tenemos, digamos, cien filas de Excel
y decidimos que las 80 filas serán nuestro conjunto de entrenamiento mientras le damos a la máquina para aprender.
Y luego las últimas 20 filas serán el conjunto de prueba porque tenemos que decirle a la máquina si obtuvo la
respuesta correcta o incorrecta.
Por lo tanto, necesitamos una forma de probar con nuestros datos preexistentes si nuestro modelo es bueno o malo.
Nuevamente, esto es algo que exploraremos.
Pero generalmente divide sus datos, su hoja de Excel, en un conjunto de entrenamiento, lo que usamos como entrada, y luego el conjunto
de prueba lo que usamos para probar el resultado que nos brinda la función de aprendizaje automático.
Y eso es realmente fácil de hacer.
Simplemente decidimos, oye, el 80 por ciento de los datos será el conjunto de entrenamiento y el 20 por ciento es
la configuración de prueba hasta ahora.
Estas tres cosas son bastante fáciles, ¿verdad?
Y como veremos, son bastante fáciles.
A continuación, creamos un modelo.
Muy bien, este suena muy, muy difícil, ¿verdad?
Pasamos de dividir datos y de repente estamos creando esta función, este modelo que crea
nuestro programa.
Pero lo curioso es que lo más probable es que lo que haces cuando creas un modelo sea importar un algoritmo.
No vas a escribir el algoritmo desde cero tú mismo.
Por lo general, usa una biblioteca como Cycad Learn, que en realidad usaremos para simplemente hacer una importación
y luego decidir qué algoritmo desea usar, como árboles de decisión o K vecino más cercano.
Y realmente veremos cómo hacerlo en un próximo ejercicio.
Eso es realmente bueno.
Alguien ya ha construido un algoritmo para nosotros que crea el modelo basado en nuestro conjunto de entrenamiento.
Y el chiste corriente es que cuando la gente piensa en un experto en aprendizaje automático, piensa en todas estas ecuaciones
matemáticas que hace la gente.
Pero la mayoría de las veces se trata de personas que simplemente importan desde una biblioteca, un algoritmo.
Eso es todo.
Un trazador de líneas.
A continuación, ¿qué crees que hacemos?
Bueno, comprobamos la salida, ¿verdad?
Creamos el modelo que es la función, tenemos la entrada, que es el conjunto de entrenamiento,
y luego verificamos la salida de este modelo con nuestro conjunto de prueba.
Entonces, el conjunto de prueba, vamos a decir, oye, ¿la salida coincide con lo que esperábamos?
Entonces, una vez que verifiquemos la salida, ¿qué hacemos?
Bueno, mejoramos, así que lo más probable es que la primera vez no salga del todo bien.
Entonces, basándonos en un conjunto de pruebas, decimos, oye, probablemente podamos mejorar algo.
Entonces, como experto en aprendizaje automático, puede darle aportes adicionales.
Quizás sea una columna adicional en el archivo de Excel.
O quizás desee cambiar el modelo o el algoritmo que utilizó para crear este modelo.
Eso es todo.
Estos son los seis pasos de lo que debe hacer y simplemente repita estos pasos.
Ahora, volveremos a estos y lo vincularé en el recurso para que siempre pueda tenerlo en el fondo
de su mente.
Pero en este momento, acaba de aprender algo realmente fundamental.
Ves Facebook aquí.
Así es como ejecutan su canalización de aprendizaje automático.
Y este diagrama ahora debería tener sentido.
Solo en esos seis pasos de los que hablamos, definimos sus objetivos.
Es decir, ¿qué queremos lograr?
Recopilamos los datos.
Pasamos los datos.
Es decir, lo limpiamos.
Lo dividimos en datos de entrenamiento y datos de prueba.
Luego hacemos la creación de modelos y experimentamos con diferentes algoritmos.
Y luego finalmente probamos nuestros datos, vemos qué tan precisos son en función de nuestros datos de prueba.
Y luego simplemente regresamos y probamos cosas diferentes hasta que nuestro modelo o nuestra función estén en línea con lo que definimos
como una meta.
¿No es genial?
Acaba de aprender cómo funciona la estructura de aprendizaje automático de Facebook.
Ahora, déjame hacerte una pregunta antes de terminar este video, ¿cuál crees que es la parte más difícil
de todo este proceso?
Lo hice sonar muy, muy fácil, ¿verdad?
Piénsalo.
Listo para la respuesta.
La parte más difícil es en realidad capturar los datos porque cuantos más datos tengamos, mejor, cuantas más entradas
tengamos, más conjuntos de entrenamiento podremos tener para poder mejorar el modelo.
Y sí, podemos decidir qué algoritmo usar para crear un modelo, qué entradas usar durante el conjunto de
entrenamiento, pero cuantos más datos tengamos, más opciones tendremos como expertos en aprendizaje automático.
Y es realmente difícil recopilar buenos datos o lo que llamamos conjunto de datos y empresas como Google
y Facebook son realmente valiosas porque son las únicas que pueden recopilar esa cantidad de datos.
Y es por eso que estas empresas que tienen grandes conjuntos de datos son pioneras en
el aprendizaje automático, porque usted y yo simplemente no tenemos suficientes datos para que realmente valga la pena.
La mayoría de las empresas en realidad no necesitan el aprendizaje automático o incluso pueden implementar un buen aprendizaje automático porque
no tienen suficientes datos.
Necesita que las grandes empresas como Amazon utilicen el aprendizaje automático porque son las únicas que tienen acceso a esos
datos.
Y por eso son tan valiosos.
Pueden compartir su modelo.
No les importa, pero por lo general mantienen la privacidad de sus datos porque eso es lo que les da una
ventaja competitiva.
Está bien.
Entonces ahora conocemos los pasos del aprendizaje automático.
El siguiente es aprender qué herramientas podemos usar para realizar estos pasos, de modo que finalmente podamos comenzar a aprender y
construir nuestros propios modelos de aprendizaje automático.
Lo veré en el próximo, Bhabhi.