Algoritmos de aprendizaje automático más populares y cómo funcionan

Algoritmos de aprendizaje automático más populares y cómo funcionan

El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial que se enfoca en el desarrollo de algoritmos capaces de aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. En este artículo, vamos a revisar los algoritmos de aprendizaje automático, más populares y cómo funcionan.

Regresión lineal

La regresión lineal es un algoritmo utilizado para predecir valores numéricos a partir de variables independientes. Se basa en encontrar la línea que mejor se ajuste a los datos. El proceso implica calcular la pendiente y la intersección de la línea utilizando técnicas estadísticas como el método de mínimos cuadrados.

K-Means

K-Means es un algoritmo utilizado para agrupar datos similares en conjuntos llamados clusters. Funciona dividiendo los datos en k grupos diferentes, donde k es un número específico definido por el usuario. La idea detrás del algoritmo es minimizar la distancia entre cada punto y su centroide, o punto central del cluster.

Árboles de decisión

Los árboles de decisión son una forma gráfica de representar una serie de decisiones que conducen a diferentes resultados. Cada nodo en el árbol representa una pregunta o una decisión, mientras que las ramas representan las posibles respuestas o resultados. Los árboles pueden ser entrenados utilizando diferentes criterios para decidir qué pregunta hacer en cada paso.

Redes neuronales artificiales

Las redes neuronales artificiales son un conjunto de algoritmos inspirados en el cerebro humano. Están diseñadas para reconocer patrones y apr,ender a partir de ellos. Una red neuronal se compone de capas de neuronas interconectadas, donde cada neurona recibe información y la procesa antes de pasársela a las siguientes capas.

Máquinas de vectores de soporte (SVMs)

Las máquinas de vectores de soporte son algoritmos utilizados para clasificar datos en dos o más categorías diferentes. Funcionan encontrando un hiperplano que separa los datos en categorías distintas. La idea es maximizar la distancia entre el hiperplano y los puntos más cercanos a él, conocidos como vectores de soporte.

Bosques aleatorios

Los bosques aleatorios son una combinación de varios árboles de decisión que trabajan juntos para mejorar su precisión. Cada árbol es entrenado con una muestra diferente del conjunto total de datos. Cuando se realiza una predicción, cada árbol vota por su propia respuesta, y la respuesta final se determina por mayoría.

Gradiente descendente estocástico (SGD)

El gradiente descendente estocástico es un algoritmo utilizado para optimizar funciones. Funciona iterativamente ajustando los parámetros del modelo para minimizar una función objetivo, utilizando gradientes calculados mediante técnicas estadísticas. El término «estocástico» significa que el SGD utiliza muestras aleatorias del conjunto total de datos e,n lugar del set completo para cada iteración, lo que permite un entrenamiento más rápido en conjuntos de datos grandes.

Conclusión

Como podemos ver, existen muchos algoritmos diferentes de aprendizaje automático, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. La elección del algoritmo adecuado dependerá del problema específico que se esté intentando resolver. Al comprender cómo funcionan estos algoritmos, podemos elegir mejor el que mejor se adapte a nuestras necesidades.


Publicado

en

por

Etiquetas:

Comentarios

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *