Introducción al aprendizaje automático

El aprendizaje automático (ML) es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) que se centra en la creación de sistemas informáticos que pueden aprender, adaptarse, predecir y correlacionar, todo sin seguir instrucciones explícitas.

El objetivo del aprendizaje automático es comprender y procesar una gran cantidad de datos aprovechando algoritmos y creando modelos generalizados que pueden producir resultados fáciles de usar.

El aprendizaje automático normalmente funciona siguiendo los pasos a continuación:

1. Recopilación de datos de varias fuentes.
2. Limpieza de datos para tener homogeneidad
3. Construyendo un modelo usando un algoritmo ML
4. Obtener información de los resultados del modelo
5. Visualización de datos y transformación de resultados en gráficos visuales

1. Recopilación de datos de varias fuentes

El aprendizaje automático requiere una gran cantidad de datos para crear un modelo listo para la producción.

La recopilación de datos para ML se realiza de dos maneras: automatizada y manual.

• La recopilación de datos automatizada utiliza programas y scripts que extraen datos de la web.
• La recopilación manual de datos es un proceso de recopilación manual de datos y preparación homogénea.

Recopilación de datos automatizada utilizando web scraping con Python:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Scrape data from a website
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# Extract relevant information from the website
data = soup.find('div', class_='data-container').text
# Store the gathered data
with open('data.txt', 'w') as file:
    file.write(data)

2. Limpiar datos para tener homogeneidad

Garantizar la homogeneidad de los datos es un paso crucial para que el aprendizaje automático funcione y genere resultados.

La limpieza de datos para ML se realiza de forma manual o automática con la ayuda de algoritmos y consiste en corregir y/o eliminar datos incorrectos, corruptos, mal formateados, duplicados e incompletos dentro del conjunto de datos.

Limpieza de datos usando Python y pandas:

import pandas as pd

# Read data from a CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')

# Remove duplicates
data = data.drop_duplicates()

# Fix missing values by filling with mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

# Remove incorrect or corrupted data
data = data[data['column_name'] > 0]

# Save cleaned data to a new file
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)

3. Construir un modelo usando un algoritmo ML

Un ML (aprendizaje automático) model es un archivo que contiene los resultados de los algoritmos de aprendizaje automático y se utiliza para razonar sobre la entrada dinámica.

Un modelo de ML (aprendizaje automático) funciona al contener una lista de patrones que se comparan con la entrada en tiempo real y luego produce la salida de acuerdo con el patrón coincidente.

Los modelos de ML pueden tener varios tipos de estructuras, siendo los tipos más comunes: clasificación binaria, clasificación multiclase y regresión.

• El modelo de clasificación binaria predice un resultado binario, es decir, uno de dos resultados posibles.
• El modelo de clasificación multiclase predice uno de más de dos resultados.
• El modelo de regresión predice valores numéricos.

El proceso de creación de un modelo de aprendizaje automático se llama entrenamiento.

El entrenamiento de aprendizaje automático se realiza con la ayuda de algoritmos y se divide en dos categorías: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado .

• El aprendizaje supervisado (SL) es cuando el modelo ML se entrena utilizando datos etiquetados, es decir, los datos que tienen valores de entrada y salida.
• El aprendizaje no supervisado (UL) es cuando el modelo ML se entrena utilizando datos no etiquetados, es decir, los datos que no tienen etiquetas ni resultados conocidos.

Las redes neuronales (NN) son el núcleo del aprendizaje no supervisado y consisten en el mapeo entre los datos dentro del conjunto de datos, lo que permite hacer correlaciones.

Creación de un modelo de clasificación binaria utilizando la biblioteca scikit-learn de Python:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load the dataset
X, y = load_dataset()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Create a Logistic Regression model
model = LogisticRegression()

# Train the model
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Evaluate the model's accuracy
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

4. Obtener información de los resultados del modelo

Obtener información de los modelos ML significa comprender los patrones previamente desconocidos y probar la capacidad del modelo para hacer predicciones y conclusiones.

Obtener información es muy importante para verificar la validez del modelo y determinar si es necesario realizar algún cambio en los algoritmos de aprendizaje.

Analizando la importancia de las características en un modelo entrenado con Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the feature importance scores
importances = model.coef_[0]

# Sort feature importance in descending order
sorted_indices = importances.argsort()[::-1]
sorted_importances = importances[sorted_indices]

# Plot the feature importance
plt.bar(range(len(sorted_importances)), sorted_importances)
plt.xticks(range(len(sorted_importances)), sorted_indices)
plt.xlabel('Feature Index')
plt.ylabel('Importance Score')
plt.title('Feature Importance')
plt.show()

5. Visualización de datos y transformación de resultados en gráficos visuales

La visualización de datos del modelo ML consiste en poner los datos de salida en un gráfico y proporcionar la API interactiva.

Creando un diagrama de dispersión de valores predichos con Python:

import matplotlib.pyplot as plt

# Get the predicted values
y_pred = model.predict(X)

# Create a scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y_pred)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.title('Predicted Values')
plt.show()

Conclusión

Los ejemplos de código anteriores demuestran implementaciones prácticas para cada paso en el aprendizaje automático, desde la recopilación y limpieza de datos hasta la creación de modelos, conocimientos y visualización de datos.