La inteligencia artificial y sus subconjuntos son la tecnología emergente que cada individuo está aprendiendo. Además, este sector tiene una gran empleabilidad en comparación con los demás debido a que las empresas incorporan la IA en su modelo de trabajo. Dicho esto, es muy importante que una persona reciba el tipo de educación adecuado y posea las habilidades adecuadas para colocarse en estas empresas. Todos sabemos que el aprendizaje automático se puede realizar a través de muchas herramientas que están directa o indirectamente relacionadas con la codificación. Esta codificación se puede realizar con una cantidad de lenguajes de programación como Java, Python, C, etc., por nombrar algunos. De estos lenguajes, dos de los más utilizados son R y Python debido a su naturaleza amigable con la sintaxis y la ejecución rápida de algoritmos ML. Estos lenguajes de programación contienen muchas bibliotecas que realizan todas las actividades una vez llamadas dentro de la consola de trabajo. Entonces, ¿cómo funcionan estas bibliotecas?
La respuesta a esta pregunta es a través de algoritmos estadísticos y de probabilidad. Estos algoritmos son los mismos que hemos usado desde nuestros días escolares y ahora se han combinado con estas bibliotecas para realizar la tarea de aprendizaje automático. Sin perder más tiempo, echemos un vistazo a estos algoritmos de aprendizaje automático, es decir, los principales algoritmos que uno debe aprender si está dispuesto a cambiar su carrera hacia el campo de la IA:
Ocho algoritmos populares de aprendizaje automático
Como todos sabemos, el aprendizaje automático es un proceso iterativo y, en términos generales, existen tres categorías de aprendizaje automático que son supervisado, no supervisado y reforzado. Echemos un vistazo a los mejores y más utilizados algoritmos que uno debería aprender en Supervisado y No supervisado.
- Regresión lineal:Este es el primer y más importante algoritmo de aprendizaje automático que uno debe aprender en términos de aprendizaje automático supervisado. Como su nombre indica, esta biblioteca es especialmente para problemas relacionados con la regresión donde la dependencia de las variables independientes y dependientes se cumple con la ayuda del descenso de gradiente y la búsqueda de la línea de mejor ajuste que satisfaga la ecuación de una línea.
- Regresión logística:Segundo algoritmo más importante que uno debe conocer en el campo del aprendizaje automático. Este también es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado y aquí la idea es clasificar el objetivo en función de las características independientes. Estos algoritmos son muy potentes y encuentran aplicaciones en diferentes empresas por su finalidad de trabajo. La lógica detrás de esta aplicación es la probabilidad de que sea 1 si tiene éxito y 0 si falla y siempre trabaja con datos discretos y no continuos.
- K significa agrupamiento:Este es un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado en el que necesitamos combinar nuestras funciones independientes para formar una función de destino. El algoritmo es ampliamente utilizado por muchos sitios web famosos como Wikipedia, por lo que nuestro proceso de búsqueda se vuelve fácil cada vez que ingresamos una consulta en el mismo. La idea subyacente es formar grupos de datos en función de su relación semántica, es decir, la cercanía que mantienen entre sí.
- Máquinas de vectores soporte:Es un sorprendente algoritmo de aprendizaje automático supervisado que se utiliza tanto para datos continuos como discretos y es adecuado tanto para la regresión como para la clasificación. También funciona detrás de la idea del descenso de gradiente e intenta encontrar una línea que separe las características con una gran distancia para que las suposiciones probabilísticas se puedan hacer con mayor precisión.
- Algoritmo de Naive Baye:Otro poderoso algoritmo de aprendizaje automático supervisado que uno debe aprender para facilitar su viaje de ML. Este algoritmo funciona según el principio del teorema de Baye según el cual la probabilidad de clasificar un evento (H) en función del otro evento (E) viene dada por la fórmula:PÁGINA(h∣mi)=PÁGINA(mi∣h)PÁGINA(h) /PÁGINA(mi).Este es de hecho un algoritmo muy útil y es utilizado por Google Gmail para clasificar un correo electrónico como spam o ham.
- K Algoritmo de vecinos más cercanos:Es algo similar a SVM en el sentido de que también intenta dibujar un límite de separación en forma de línea para separar las entidades. La principal diferencia es que en este algoritmo, la línea que se dibuja y las características que se separan se realizan con la ayuda de alguna fórmula de distancia, como la distancia euclidiana o la distancia de Manhattan, y luego se realiza la predicción de un nuevo punto de datos encontrando el más similar. vecinos de los datos. Aquí los vecinos se denotan con la letra K y de ahí el nombre K Vecinos más cercanos.
- Algoritmo del árbol de decisión:Este es un algoritmo basado en árboles en el que el objetivo es encontrar la salida objetivo combinando varias entradas y formando un árbol. Luego se toma una decisión sobre qué árbol elegir y cómo compararlo con el objetivo. Este algoritmo es muy preferido por los científicos de datos para resolver sus problemas de ML, pero hay un inconveniente con este modelo, es decir, tiene un sesgo algo bajo y una varianza alta. Esto significa que funciona bien con los datos de entrenamiento, pero cuando se incluyen nuevos datos de prueba, es posible que los resultados no sean tan buenos. Entonces, para superar este problema, tenemos técnicas de conjunto y Random Forest es el método de conjunto más preferido que existe.
- Algoritmo de bosque aleatorio:Es una extensión de Decision Tree, ya que ayuda a agrupar varios árboles de decisión y luego vota el mejor para hacer predicciones. Este algoritmo es uno de los más preferidos para resolver varios desafíos de Kaggle y Hackathon. Además, con la ayuda de este algoritmo, podemos erradicar el concepto de sesgo bajo y varianza alta en sesgo bajo y varianza baja en los que incurrimos al usar el árbol de decisión.
Conclusión
Entonces, para sobresalir en el campo de la ciencia de datos, uno debe aprender al menos estos 8 algoritmos anteriores, ya que ayudan a resolver el 80% de nuestro problema y también contienen el poder necesario para transformar cualquier modelo de aprendizaje automático en un modelo de referencia.
