¿Qué es el Machine Learning (ML)?
Si uno se pregunta acerca del “Machine Learning” probablemente se imaginará un robot o algo como el Exterminador. Es una serie de algoritmos que hacen que un dispositivo o aplicación sea artificialmente inteligente. Esto significa que con el entrenamiento adecuado, los algoritmos que programamos pueden darle la capacidad a un dispositivo de ejecutar acciones similares a las acciones que ejecutaremos nosotros. En realidad, el Machine Learning no sólo está involucrado en la robótica, sino además en muchas otras aplicaciones como en la economía.
¿Cómo podemos usar el Machine Learning (ML) en la economía?
ML resuelve situaciones por sí solo a partir de un análisis de datos y cuantos más datos tengan mejores resultados, además, para realizar el análisis se utilizan algoritmos que diseñan otros datos según las necesidades A través de los datos de entrada, ML puede ejecutar un algoritmo y como resultado, genera más información para el problema. El objetivo de generar más datos se basa en las siguientes técnicas:
- Regresión lineal y polinómica.
- Árboles de decisión.
- Redes neuronales.
- Red bayesiana.
- Cadenas de Markov.
Estas técnicas permiten a ML reconocer patrones, extraer conocimiento, descubrir información y con esto tener la posibilidad de hacer predicciones.
TIPOS DE APRENDIZAJE DE MACHINE LEARNING
Para comprender esta actividad, es importante conocer la clasificación de los tipos de algoritmos de aprendizaje de ML que se describirán a continuación:
- Aprendizaje supervisado: Es cuando cada dato o un conjunto de datos de entrada tiene asociada una etiqueta. Por ejemplo: se puede predecir el precio de una casa teniendo en cuenta información como la cantidad de habitaciones y la distancia que tiene a la avenida principal.
- Aprendizaje no supervisado: Este tipo usa información no etiquetada. En este, se encuentra el clustering (agrupación de muestras) y la reducción de dimensiones (sistema de recomendaciones).
- Aprendizaje semi-supervisado: Trabaja con un grupo de datos, los cuales tiene un porcentaje de datos que están etiquetados y otros que no lo están.
- Aprendizaje por refuerzo: El algoritmo de aprendizaje va a recibir información de un escenario real o simulado, cuando el sistema efectúa una acción, esta es penalizada o recompensada.
PASOS PARA ELABORAR UN MODELO DE ML
Crear un modelo de ML no solo es usar el algoritmo de aprendizaje también implica un proceso que detallaremos a continuación :
- Recolección de datos: Los datos se pueden recopilar de una empresa o de un sitio web. Este paso es muy importante porque es el principio del cual se parte para lograr un resultado exitoso.
- Preprocesamiento de los datos: Se debe garantizar que todos los datos tengan un formato apropiado para poder alinear el algoritmo.
- Exploración de datos: Se hace un análisis para poder corregir si hay valores que faltan o encontrar un patrón que facilite la creación del modelo (características con mayor influencia para poder hacer la predicción).
- Entrenar el algoritmo: Los algoritmos deben alinearse con los datos (los que se procesaron en los procesos anteriores) para que los algoritmos extraigan información relevante y se pueda realizar las predicciones.
- Evaluación de los algoritmos: Se va a realizar una evaluación con respecto a la precisión del algoritmo con respecto a las predicciones que hizo. Si no se está de acuerdo con los resultados se debe regresar a la etapa anterior y cambiar los parámetros necesarios para lograr el rendimiento deseado.
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