Los algoritmos de machine learning son el alma que mueven los procesos de aprendizaje. Gracias a ellos podemos obtener la información que necesitamos para tomar decisiones o predecir el comportamiento de los datos.

Existen diferentes tipos de algoritmos y estos son aplicables dependiendo del tipo de machine learning en el cual el algoritmo vaya a funcionar.

A continuación veremos cuáles son los algoritmos más utilizados en el mundo del machine learning.

Algoritmos más usados en machine learning

Algoritmos de regresión

Los algoritmos de regresión se aplican en modelos de machine learning que buscan estimar y determinar la existencia de relaciones entre variables que forman parte del objeto de estudio.

El análisis de regresión se concentra en fijar como dependiente una variable y ver su comportamiento con otra serie de variables independientes y/o cambiantes. Con estos modelos podemos construir proceso de aprendizaje automático que facilite la predicción de resultados y pronósticos.

Algoritmos Bayesianos

Los algoritmos de machine learning conocidos como bayesianos reciben esta denominación porque están basados en el teorema de bayes. Dentro de su funcionamiento realizan clasificaciones de cada valor como independiente de cualquier otro. Esto permite predecir con mucha efectividad una clase o categoría dentro de un conjunto dado de características mediante modelos probabilísticos.

Algoritmos de agrupación

Dentro de los algoritmos de machine learning que son implementados para aprendizaje no supervisado se encuentran los algoritmos de agrupación. Gracias a ellos podemos establecer categorías dentro datos no etiquetados, es decir, podemos ordenar datos que pertenecen a grupos indefinidos.

Estos algoritmos realizan búsquedas dentro del conjunto de datos, estableciendo una variable de representación dentro del grupo y posteriormente de forma iterativa asigna en cada punto de datos esa variable, según las características que determinemos.

Algoritmos de árbol de decisión

Los arboles de decisión son implementados como algoritmos de machine learning debido a que al ser similares a un diagrama de flujo, utilizan un método determinado de cruce para representar los posibles resultados que ocasionaría la toma de una decisión. En estos modelos cada nodo representa una prueba en una variable específica y las ramas muestran los resultados que deja dicha prueba como producto.

Algoritmos de redes neuronales

Dentro de los tipos de algoritmos de machine learning más interesantes se encuentran los que conocemos como redes neuronales. Estos comprenden unidades dispuestas en capas. Cada una de estas capas posee una conexión con las capas anexas. Su funcionamiento pretende emular el comportamiento de procesamiento de información del cerebro humano.

Todos estos elementos de procesamiento de datos están íntimamente interconectados y trabajan de forma conjunta para darle solución a los problemas específicos que deban analizar. Los algoritmos de redes neuronales son usualmente implementados para establecer modelos de relaciones no lineales o donde la relación de las variables de ingreso a un sistema con un alto nivel de complejidad y su comprensión suele ser difícil de entender.

Algoritmos de reducción de dimensión

Como su nombre bien lo indica, los algoritmos de reducción de dimensión cumplen de forma específica con la reducción del número de variables que deben considerarse para lograr una solución concreta. Estos algoritmos ayudan a mejorar la eficiencia de los procesos de machine learning entregando resultados precisos en menor tiempo.

Algoritmos de Aprendizaje Profundo

Los algoritmos de aprendizaje profundo o de Deep Learning son aquellos que ejecutan datos a través de múltiples capas de redes neuronales. Estas pasan a la capa siguiente una representación simplificada de los datos analizados. Estos algoritmos aprenden progresivamente sobre el objeto o imagen que estudian. Las primeras capas neuronales determinan elementos de bajo nivel y van elevando su nivel de complejidad.

¿Cuál algoritmo se debe aplicar en un proyecto?

Cada proyecto o empresa tiene un conjunto de características y necesidades específicas. Para seleccionar con eficiencia que algoritmos de machine learning debemos aplicar tenemos que determinar que información necesitamos y como los queremos conseguir en primer lugar. Posteriormente debemos comprender con que datos contamos. Una vez determinadas estas variables procedemos a evaluar el tipo de algoritmo que mejor se adapte a nuestras necesidades.

Esperamos que esta información sobre las características específicas de los algoritmos de machine learning sean de utilidad para comprender la forma en la que funcionan y sepas identificar el que mejor puede ayudarte con tus objetivos.

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