Esta parte presenta términos clave de aprendizaje automático. También incluye un ejemplo fácil de entender. El aprendizaje automático busca predecir datos nuevos basándose en información previa.1 Esta información puede tener muchas partes o «atributos». Hay dos tipos principales de problemas: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. En el primero, conocemos ciertas características y queremos prever otras. En el segundo, los datos de práctica no incluyen esas características adicionales.1 Scikit-learn incluye datos de ejemplo como irises y dígitos a mano. Sirven para practicar y probar modelos de aprendizaje automático.1

Conclusiones Clave

  • El aprendizaje automático se divide en aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado.
  • Scikit-learn proporciona conjuntos de datos de ejemplo para facilitar el aprendizaje y la evaluación de modelos.
  • Los datos se representan como matrices 2D con dimensiones (n_muestras, n_características).1
  • Los estimadores de Scikit-learn requieren métodos como fit(X, y) y predict(T) para tareas de clasificación.1
  • Scikit-learn es una biblioteca completa que cubre una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático.2

Introducción al Aprendizaje Automático con Python

El aprendizaje automático busca reconocer patrones en datos y luego aplicar ese conocimiento a nuevas informaciones.3 Así, permite alcanzar ganancias de hasta $300,000 al saberlo usar en tu empleo.3 Con opiniones que le dan un promedio de 4.0 sobre 5,3 se ve como una herramienta valiosa.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático significa que las computadoras pueden mejorar por sí solas con la práctica. No necesitan ser enseñadas paso a paso. Hacen uso de fórmulas y técnicas para hacer predicciones basadas en datos.

Tipos de aprendizaje automático

Hay dos tipos fundamentales de aprendizaje automático: supervisado y no supervisado.4 En el supervisado, los datos de entrenamiento tienen etiquetas que se buscan predecir. Por ejemplo, decidir si un correo es basura o no, y con cuánta certeza.4 En el no supervisado, los datos no llevan etiquetas, y el objetivo es encontrar agrupaciones o patrones ocultos.

Ventajas de utilizar Python para el aprendizaje automático

Python es excelente para proyectos de aprendizaje automático por su estructura, rapidez en el desarrollo y fácil entendimiento.4 Cuenta con muchas librerías como Scikit-learn, NLTK, Mlpy, y Pybrain, que hacen el uso de algoritmos más simple.4

Cargando Datos y Preprocesamiento

Scikit-learn es una biblioteca muy usada de aprendizaje automático en Python. Tiene conjuntos de datos de ejemplo útiles. Algunos ejemplos populares son el set de iris y digits para dígitos manuscritos. Estos datos ayudan a aprender sobre aprendizaje automático y probar algoritmos de aprendizaje.5

Conjuntos de datos de ejemplo en Scikit-Learn

Se pueden cargar datos desde fuentes externas en Scikit-learn. Pero, hay que seguir algunas reglas. Luego, es clave preparar y transformar los datos. Esto incluye tareas como normalizar, codificar y manejar valores perdidos.6

Carga de datos externos

Para cargar datos externos en Scikit-learn, se siguen pasos especiales. Hay que asegurarse de enc

Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje supervisado es un método común en la inteligencia artificial. Se basa en aprender de ejemplos etiquetados. Los ejemplos son datos con etiquetas que queremos predecir con nuevos datos.7 Entre los algoritmos comunes encontramos modelos lineales, SVM, árboles de decisión y métodos ensemble.

Modelos lineales

Los modelos lineales incluyen varias técnicas como regresión lineal y logística, y bayesianas. Son famosos por ser simples y buenos en clasificación y regresión.7

Máquinas de vectores de soporte (SVM)

Las SVM son útiles en clasificación, regresión y clustering. Buscan el mejor hiperplano para separar clases de datos.

Árboles de decisión

Los árboles decisorios sirven para clasificar y prever valores. Usan un árbol de decisión formado por reglas lógicas.7

Métodos de ensemble

Los ensembles son combinaciones de varios modelos. Mejoran la exactitud y la capacidad de generalizar de los modelos individuales.

Estos son algunos ejemplos de algoritmos más usados. Sin embargo, Scikit-Learn cuenta con muchos más. La elección depende de los datos y los objetivos del estudio.7

Guía Completa de Scikit-Learn: Machine Learning en Python

Esta parte te cuenta sobre Scikit-Learn para el aprendizaje automático en Python. Explora temas desde cargar datos hasta elegir y probar modelos, incluyendo tipos de algoritmos para el aprendizaje1 supervisado y no supervisado.

Scikit-Learn divide los problemas de1 aprendizaje así: supervisado, donde se ven las etiquetas, y no supervisado, donde no. Para entenderlo, hay datasets como iris y dígitos escriben a mano. Son útiles para probar modelos de1 clasificación y regresión.

En machine learning, los datos se ven como1 arrays 2D. Tienen muchas filas (n_muestras) y columnas (n_características). Un ejemplo claro es el dataset de dígitos escriben a mano. Contiene imágenes de dígitos y la clase de cada uno.

Entrenar y predecir modelos en Scikit-Learn usa estimadores. Son como «moldes» con los algoritmos dentro. Ajustar bien los parámetros es importante. Para hacerlo, hay tipos de búsqueda como grid search y validación cruzada.

Scikit-Learn tiene2 muchos algoritmos para elegir, como árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte. Son útiles para problemas de1 clasificación, regresión y agrupamiento.

Afuera de los algoritmos, Scikit-Learn ofrece muchas herramientas. Ayudan con la selección y evaluación de modelos. También permiten visualizar y combinar modelos de formas avanzadas. Todo esto mejora tu capacidades en el1 machine learning.

Machine learning en Python

Para terminar, esta sección ofrece una visión completa de Scikit-Learn en Python. Desde cargar datos hasta preparar y mostrar modelos. Su objetivo es hacer que la gente use esta biblioteca de forma efectiva en proyectos de12 machine learning.

Aprendizaje No Supervisado

Cuando hablamos de aprendizaje no supervisado, estamos en un área sin etiquetas. Aquí buscamos patrones y estructuras dentro de los datos.1 Algunos algoritmos clave son agrupamiento (clustering) como k-means o DBSCAN. También usamos reducción de dimensionalidad con técnicas como PCA o t-SNE, y la detección de valores atípicos (outliers).

Agrupamiento (Clustering)

K-means y DBSCAN ayudan a agrupar datos en conjuntos, donde cada elemento de un grupo es más parecido a los otros del mismo grupo que a los de otros grupos.7 Se usan mucho en segmentación de mercado, detectar anomalías y exploración de datos.

Reducción de la Dimensionalidad

En ocasiones tenemos muchos datos para visualizar y entender. Por eso, usamos técnicas como PCA y t-SNE para reducir la complejidad sin perder información importante.7 Esto nos ayuda a ver y entender patrones ocultos en los datos.

Detección de Valores Atípicos (Outliers)

En el aprendizaje no supervisado, encontrar valores atípicos es crucial. Estos datos inusuales pueden señalar fraudes o problemas en procesos.7 Herramientas como el Aislamiento de Bosque o detectores basados en vecinos, de Scikit-Learn, ayudan mucho en esta tarea.

Técnica de Aprendizaje No SupervisadoDescripciónEjemplos en Scikit-Learn
Agrupamiento (Clustering)Divide los datos en grupos homogéneosK-Means, DBSCAN, Expectation-Maximization
Reducción de DimensionalidadProyecta los datos en espacios de menor dimensiónPCA, t-SNE, LLE, Isomap
Detección de Valores AtípicosIdentifica observaciones que se desvían del patrón generalIsolation Forest, Local Outlier Factor, One-Class SVM

Selección y Evaluación de Modelos

Después de entrenar los modelos de IA, es clave elegir el mejor. Para hacerlo, usamos técnicas como validación cruzada y ajuste de hiperparámetros. Además, vemos métricas como la precisión y el puntaje F1.8 Así, logramos escoger el que mejor resuelva el problema.8

Validación cruzada

La validación cruzada es básica para ver cómo se comporta un modelo con datos nuevos. Se divide la información para entrenar y luego probar en partes diferentes. Así, sabemos cómo se desempeñará en general.

Ajuste de hiperparámetros

Los modelos tienen hiperparámetros, que son como configuraciones especificas. No se aprenden, se eligen. Es vital ajustar estos bien para ir mejor en nuevos datos. Scikit-learn nos ayuda mucho con esto usando GridSearchCV y RandomizedSearchCV.

Métricas de evaluación

Hay varias formas de medir si un modelo de IA va bien. Se pueden usar métricas como la precisión o la exhaustividad. La elección depende del tipo de problema que estemos solucionando.

MétricaDescripciónCálculo
PrecisiónProporción de predicciones positivas correctasVerdaderos Positivos / (Verdaderos Positivos + Falsos Positivos)
ExhaustividadProporción de datos positivos que se clasifican correctamenteVerdaderos Positivos / (Verdaderos Positivos + Falsos Negativos)
Puntaje F1Media armónica entre precisión y exhaustividad2 * (Precisión * Exhaustividad) / (Precisión + Exhaustividad)
Curva ROCGráfico que muestra el rendimiento de un clasificador binarioVerdaderos Positivos Tasa vs Falsos Positivos Tasa

Usar bien estas herramientas es crucial en IA con Python.8 Nos ayuda a encontrar el modelo correcto para cada reto. Así, mejoramos incluso con datos reales.8

Inspección y Visualización de Modelos

Después de escoger y entrenar un modelo de aprendizaje automático, ver cómo se porta es clave.9 Scikit-Learn ofrece herramientas para hacer gráficos. Estos nos dejan ver cómo trabaja el modelo. Por ejemplo, vemos gráficos de dependencia parcial y de importancia de características.

Los gráficos de dependencia parcial muestran cómo una característica afecta a la predicción. Lo hacen aislándola del resto.9 Ayudan a ver si hay influencias no lineales.

También hay gráficos de importancia de características. Revelan qué variables son más críticas en las predicciones.9 Son muy útiles en problemas con muchas entradas, para saber cuáles influyen más.

Con estas herramientas, los profesionales pueden entender mejor cómo funcionan los algoritmos. Ven patrones y toman decisiones basadas en evidencia.9

Tipo de VisualizaciónDescripciónAplicación
Gráficos de Dependencia ParcialMuestran la relación entre una característica y la predicción del modelo, manteniendo el resto de características constantes.Comprender la influencia de las características en las predicciones.
Gráficos de Importancia de CaracterísticasIdentifican las variables más importantes para las predicciones.Ayudan a elegir las variables clave en problemas complejos.

Usar estas técnicas es fundamental para explicar y entender los modelos de aprendizaje automático. Y eso hace que confiemos más en ellos para el mundo real.9

Combinación de Estimadores

Scikit-Learn deja combinar varios modelos usando Pipelines.5 Esto simplifica mucho el trabajo. Ayuda a no tener que manejar manualmente las entradas y salidas de cada paso. También, FeatureUnion mezcla transformadores de características. Es perfecto para datos muy diferentes.

Pipelines

En Scikit-Learn, las Pipelines unen estimadores para usarlos juntos.5 Te ahorran tiempo y no hay que hacer pasos extra por tu cuenta.

FeatureUnion

FeatureUnion junta varios transformadores en uno solo.10 Es ideal para datos variados necesitando distintos preprocesamientos. Así, se aplican muchas transformaciones sin complicaciones.

Biblioteca Scikit-Learn: Recursos y Comunidad

Scikit-Learn es una biblioteca de aprendizaje automático muy completa. Tiene una gran comunidad de usuarios y desarrolladores.11 La documentación oficial ofrece mucha información útil. Tiene ejemplos y tutoriales para aprender a usar la biblioteca.11

Documentación oficial

La documentación de Scikit-Learn es fácil de entender y completa. Tiene desde lo más básico hasta lo más avanzado de la biblioteca. Aquí, puedes aprender con muchos ejemplos y tutoriales para usar Scikit-Learn en tus proyectos de machine learning.

Ejemplos y tutoriales

La comunidad de Scikit-Learn ha creado muchos ejemplos y tutoriales. Estos muestran cómo usar la biblioteca para resolver problemas de machine learning. Son una gran ayuda para principiantes que quieren aprender a usar Scikit-Learn.

Comunidad y soporte

Scikit-Learn tiene una comunidad fuerte que brinda soporte y más recursos. Hay foros, listas de correo y chats donde puedes hacer preguntas y compartir conocimientos.12 Esta comunidad activa ayuda al crecimiento y mejora de Scikit-Learn.

Aplicaciones Prácticas de Machine Learning con Scikit-Learn

Scikit-Learn es muy útil en muchos problemas de aprendizaje automático.13 Grandes compañías lo utilizan mucho en la actualidad.13

Es bueno para clasificar, hacer regresiones y más. Ayuda a estructurar análisis y modelos.13

Procesamiento de lenguaje natural

Scikit-Learn es key en el procesamiento de lenguaje natural.14 Usan algoritmos como máquinas de vectores de soporte para tareas importantes.14

Pueden clasificar documentos y analizar cómo se siente la gente. También identifican entidades y generan texto.14

Visión por computadora

Es fuerte en visión por computadora también.14 Se usan técnicas como redes neuronales convolucionales para ver objetos.14

Con ellas, pueden detectar rostros y clasificar imágenes.14

Análisis de datos y predicción

En analizar y predecir datos, Scikit-Learn brilla.13 Ofrece herramientas para manejar datos, elegir características y más.13

Esto sirve para hacer análisis, prever ventas y encontrar fraudes.13 En educación, ayuda a entender cómo irán los estudiantes o qué causa el abandono.15

Scikit-Learn muestra su utilidad en muchos casos reales. Va desde entender el lenguaje hasta ver imágenes y predecir.13 Es clave para quienes inician y quienes ya saben de machine learning.13

Aplicaciones de ML

Tendencias y Futuro del Aprendizaje Automático

El aprendizaje automático evoluciona constantemente. Inicia a mediados del siglo XX con el perceptrón de Frank Rosenblatt en 195716. Durante los 80 y 90, crece mucho con las redes neuronales16. Hoy, es fundamental en la tecnología con usos como el reconocimiento de voz y aplicaciones de streaming1617.

Los avances en machine learning continúan. Se destacan redes neuronales convolucionales y aprendizaje profundo16. Cada vez más, el aprendizaje automático se usa en dispositivos para automatización y personalización. Además, ayuda a empresas a mejorar sus procesos y decisiones, creando experiencias únicas para clientes17.

Aunque tiene muchas ventajas, el aprendizaje automático también afronta desafíos. Necesita grandes volúmenes de datos para entrenar, y es difícil de interpretar. Se deben tener en cuenta las implicaciones éticas y legales16. Es esencial mantenerse actualizado con cursos y tutoriales. Herramientas como TensorFlow y Keras son clave para entender Python en este campo16.

Con su creciente uso en industrias como banca, salud y manufactura, el aprendizaje automático sigue avanzando. Contribuye al diagnóstico médico, la robótica y la inteligencia artificial, cambiando nuestra economía y sociedad16.

Enlaces de origen

  1. https://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html
  2. https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
  3. https://www.amazon.com.mx/Python-Machine-Learning-Beginners-Scikit-Learn/dp/1960833049
  4. https://es.slideshare.net/slideshow/aprendizaje-automatico-python/25603270
  5. https://joserzapata.github.io/courses/python-ciencia-datos/ml/
  6. https://elcodigoperfecto.blog/2023/07/17/domina-el-analisis-de-sentimientos-en-python-con-scikit-learn-clasifica-textos-como-un-experto-con-nuestra-guia-paso-a-paso/
  7. https://scikit-learn.org/stable/supervised_learning.html
  8. https://openwebinars.net/blog/como-entrenar-un-modelo-de-machine-learning-con-scikit-learn/
  9. https://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/train-model.html
  10. https://saishnp.com/2023/06/28/libreria-scikit-learn-de-python-para-machine-learning/
  11. https://azure.microsoft.com/es-es/blog/microsoft-joins-the-scikit-learn-consortium/
  12. https://qu4nt.github.io/sklearn-doc-es/testimonials/testimonials.html
  13. https://www.tokioschool.com/noticias/que-es-scikit-learn/
  14. https://www.slideshare.net/slideshow/machine-learning-with-scikitlearn-77235584/77235584
  15. https://www.alpha-editorial.com/Papel/9789587788891/Machine Learning Con Pytorch Y Scikit-Learn
  16. https://inteligenciaartificialai.com/aprende-machine-learning/
  17. https://iartificial.blog/aprendizaje/machine-learning/machine-learning/

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