Exploración de 11 algoritmos populares de machine learning

Dada su sencillez, la regresión lineal se destaca como un algoritmo de machine learning apto para principiantes. Establece relaciones lineales entre una variable y otra u otras variables. Por ejemplo, una herramienta de bienes raíces puede querer rastrear la relación entre el precio de la propiedad (variable dependiente) y los metros cuadrados (variable independiente). Se considera "supervisado" porque debes darle datos etiquetados a fin de entrenarlo para que haga estas conexiones.

Su simpleza relativa hace que sea muy eficiente al trabajar con grandes sets de datos, y la salida es fácil de interpretar e identifica tendencias reveladoras. Sin embargo, esta misma simpleza es también el motivo por el cual tiene problemas con las complejidades. Los patrones no lineales pueden confundirlo, y los valores atípicos pueden arruinarlo. Además, debes tener la precaución de elegir las variables correctas. De lo contrario, la calidad de la salida puede verse muy afectada.

En lugar de enfocarse en las conexiones, los algoritmos de regresión logística se usan para tomar decisiones binarias, como "correo deseado" o "correo no deseado" en el caso de los correos electrónicos. Predice la probabilidad de que una instancia pertenezca a una clase en particular basándose en diversos factores que se le proporcionan. También puede brindar información respecto a cuáles factores son los que más influyen en el resultado.

Tal como la regresión lineal, trabaja sin problemas con grandes sets de datos, pero también posee algunos de los mismos defectos. También supone relaciones lineales, por lo que los patrones complejos y no lineales le generarán problemas. Si los datos que está analizando no están equilibrados, eso también puede provocar un desequilibrio en las predicciones. Por ejemplo, si la mayoría de los correos electrónicos que está analizando son "correo deseado", entonces puede tener problemas para identificar el "correo no deseado".

En lugar de hacer predicciones, los algoritmos de SVM encuentran el margen más amplio entre clases de datos. Por lo tanto, en lugar de predecir qué correos electrónicos son "correo no deseado" o "correo deseado", trazan una línea que separa con claridad los correos en dichas dos categorías.

Como se enfocan en los datos más importantes y evitan ser engañados con detalles irrelevantes, los algoritmos de SVM son excelentes en espacios de alta dimensionalidad. Tampoco los descarrilarán valores atípicos; además, hacen un uso eficiente de la energía gracias a que se enfocan en un subconjunto de puntos de datos. Por otra parte, son costos en términos informáticos, y el entrenamiento puede ser lento. Sumado a esto, pueden ser difíciles de interpretar dada su complejidad, y elegir los parámetros adecuados para la función del kernel lleva tiempo y una configuración minuciosa.

Tal como lo sugiere el nombre, los árboles de decisiones tienen una estructura de tipo árbol en la que se realizan una serie de preguntas por sí o por no. Piensa en ellos como un diagrama de flujo en el que tomas decisiones hasta llegar a la respuesta final. La respuesta final es la predicción. Los árboles de decisiones son algoritmos de machine learning supervisados y versátiles que se usan para resolver problemas tanto de clasificación como de regresión.

Lo mejor de un algoritmo de árbol de decisiones es que es fácil de entender. Puedes seguir con facilidad la lógica observando cada decisión que toma. Además, es muy flexible y capaz de trabajar con distintos tipos de datos, y puede continuar tomando decisiones a pesar de los datos faltantes. Desafortunadamente, también tiende a realizar sobreajustes y es muy sensible al orden y la elección de características. También puede tener problemas con relaciones intrincadas entre variables, lo que hace que sea menos preciso en problemas complejos.

El algoritmo de vecino más cercano aproximado (ANN) y el algoritmo de k vecino más cercano (kNN) están relacionados con la búsqueda por similitud y se usan en el machine learning para distintos fines. kNN predice la categoría de un punto de datos encontrando los puntos más similares en los datos de entrenamiento e imitando el voto de mayoría de sus categorías.

En palabras simples, ambos algoritmos están diseñados para identificar puntos de datos similares, como productos similares en un sitio de comercio electrónico. Son algoritmos versátiles que pueden trabajar con distintos tipos de datos sin demasiado preprocesamiento y se destacan en la búsqueda de vecino más cercano y detección de anomalías. Sin embargo, ambos también tienen problemas cuando los datos se distribuyen en muchas dimensiones, y puede ser difícil entender cómo llegaron a la decisión.

Los algoritmos de redes neuronales (la base de la mayoría de las herramientas de AI modernas) apuntan a imitar la estructura del cerebro humano. Lo hacen empleando capas de "neuronas" artificiales interconectadas que aprenden a través del procesamiento de datos a encontrar patrones dentro de los datos. Las redes neuronales se usan para varias tareas, como el reconocimiento de patrones, la clasificación, la regresión y la agrupación en clusters.

Las redes neuronales son, por mucho, el algoritmo de ML más poderoso y dominante en la actualidad, capaces de trabajar con distintos rangos de tareas que van desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento de lenguaje natural. También son extremadamente flexibles y pueden aprender de forma automática características relevantes a partir de datos sin procesar. Pueden hacerlo de manera continua y, por lo tanto, pueden adaptarse al cambio. Además, requieren grandes cantidades de datos para entrenamiento, lo que puede ser un problema si no hay tantos. Dada la naturaleza de caja negra de las redes neuronales, comprender cómo llegan a las predicciones puede ser muy difícil.

Un algoritmo de agrupación en clusters es un tipo de algoritmo de machine learning no supervisado que agrupa puntos de datos similares. El objetivo es descubrir estructuras inherentes en los datos sin requerir resultados etiquetados. Piensa en esto como organizar piedras agrupándolas según sus similitudes de color, textura o forma. Estos algoritmos pueden usarse para varias aplicaciones, incluida la segmentación de clientes, la detección de anomalías y el reconocimiento de patrones. 

Como la agrupación en clusters no es supervisada, los algoritmos no requieren datos etiquetados. Son excelentes para revelar patrones y ayudan en la compresión de datos agrupando aquellos similares. La eficacia, sin embargo, depende por completo de cómo definas las similitudes. Entender la lógica detrás de los algoritmos de agrupación en clusters puede ser desafiante.

La detección de anomalías (también conocida como detección de valores atípicos) es un proceso de identificación de instancias en un set de datos en el que los datos se desvían significativamente del compartimiento esperado o "normal". Estas anomalías pueden ser valores atípicos, novedades u otras irregularidades. Los algoritmos de anomalías son excelentes para cuestiones como la ciberseguridad, las finanzas y las tareas de detección de fraudes.

No es necesario entrenarlos con datos etiquetados, por lo que incluso pueden usarse en datos sin procesar, donde las anomalías son poco comunes o desconocidas. Sin embargo, también son muy sensibles a los umbrales, por lo que equilibrar los falsos positivos y negativos puede resultar difícil. Si eficacia también suele depender de que comprendas los datos subyacentes y los desafíos esperados. Pueden ser sumamente poderosos, pero cuanto más complejo sea el algoritmo, más difícil resulta entender por qué algo puede haberse señalado como una anomalía.

Los bosques aleatorios (o bosques de decisiones aleatorios) son métodos de aprendizaje combinados que se usan para clasificación, regresión y otras tareas. Trabajan creando una recopilación de árboles de decisiones durante el entrenamiento. Los bosques aleatorios también corrigen el hábito de los árboles de decisiones de sobreajustarse conforme al set de entrenamiento.

Mediante el uso de un grupo de árboles de decisiones, los bosques aleatorios pueden producir resultados mucho más precisos y robustos, y pueden trabajar con varios tipos de datos. Son relativamente fáciles de interpretar dado que puedes analizar las decisiones a nivel del árbol individual, pero en las decisiones más complejas, comprender cómo se arribó a ellas puede resultar difícil. Debido a la cantidad de poder informático que necesitan, también puede ser costoso ejecutar los bosques aleatorios.

La potenciación de gradiente es otra técnica combinada poderosa que combina varios aprendices deficientes, como árboles de decisiones, de una manera secuencial para mejorar iterativamente la precisión de predicción. Es como tener un equipo de aprendices y que cada uno trabaje a partir de los errores del anterior, lo que en última instancia lleva a un entendimiento colectivo más sólido.

Gracias a la combinación de varios árboles (u otros), la potenciación de gradiente puede trabajar con relaciones complejas de manera flexible y con alta precisión. También es muy sólida frente a valores atípicos, dado que es menos susceptible a la influencia de puntos de datos individuales, en comparación con otros algoritmos. Sin embargo, como los bosques aleatorios, puede resultar muy costoso ejecutarla. Además, puede llevar tiempo encontrar los parámetros óptimos que requiere el algoritmo para obtener los mejores resultados.

Q-learning es un algoritmo de aprendizaje de refuerzo sin modelo que se usa para aprender el valor de una acción en un estado en particular. Piensa en esto como un agente que navega por un laberinto: aprende mediante prueba y error hasta encontrar la forma más rápida de llegar al centro. Esa es la esencia de Q-learning, aunque de una forma sumamente simplificada.

El mayor beneficio de los algoritmos de Q-learning es que no necesitas un modelo detallado del entorno, por lo que son muy adaptables. Además, pueden trabajar con grandes espacios de estado, por lo que resultan ideales para entornos complejos con muchos posibles estados y acciones. Esto es genial, pero no siempre es fácil encontrar el equilibrio entre probar acciones nuevas (exploración) y maximizar recompensas conocidas (explotación). También tienen un costo informático alto, y las recompensas deben escalarse con cuidado para asegurar un aprendizaje eficaz.

El machine learning se ha vuelto rápidamente una herramienta poderosa que impulsa la innovación y la eficiencia en un amplio rango de industrias. Las soluciones empresariales usan cada vez más estos algoritmos para resolver problemas complejos, optimizar operaciones y obtener información valiosa a partir de los datos. Esto no es sorprendente, teniendo en cuenta la profundidad y variedad que observaste de los 11 algoritmos que vimos en este blog.

En Elastic, somos muy conscientes del poder y el potencial del machine learning. Creamos un conjunto de soluciones que brindan a las empresas el poder del machine learning listo para usar. Desde análisis de datos en tiempo real con Elasticsearch y Kibana hasta la predicción de problemas potenciales en las aplicaciones con Elastic APM, el machine learning se ha convertido en un engranaje clave en nuestra máquina. Respecto a la seguridad, aprovechamos la detección de anomalías para identificar amenazas, al mismo tiempo que personalizamos las experiencias de búsqueda con algoritmos como la agrupación en clusters.

Con suerte, ahora comprendes qué tan variados e importantes pueden ser los algoritmos de machine learning e incluso puedas tener alguna que otra idea sobre cómo usarlos en tu caso. El mundo del machine learning y la AI solo crecerán y evolucionarán en los próximos años, así que es el momento perfecto para comenzar a interiorizarte.

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