El machine learning en R es otra de las formas más utilizadas en el mundo tecnológico actual. R es un lenguaje multi-paradigma e interpretado de amplio renombre en el mundo académico.

Es aplicado con regularidad en los estudios estadísticos y para la visualización de datos. Este posee un repositorio bastante amplio conocido como CRAN, donde podemos conseguir todos los paquetes disponibles para trabajar con R. Este lenguaje adicionalmente ocupa un espacio especial entre los desarrolladores de modelos de machine learning.

A continuación conoceremos algunos aspectos importantes sobre R, sus principales caracteristicas, ventajas y desventajas de ser implementado en proyectos de machine learning.

Conociendo sobre R

R en sus inicios fue concebido como una implementación de software libre del lenguaje S con un soporte de alcance estático. El Lenguaje R posee un conjunto de características especiales que le permiten tener una amplia versatilidad en el manejo de elementos estadísticos, especialmente para operaciones matriciales y vectoriales, facilitándole la manipulación de bases de datos.

R permite seleccionar, recodificar y recuperar datos de forma muy veloz. Este lenguaje fue diseñado para ser muy específico y exacto en el análisis de datos. Partiendo de una gran base de paquetes R permite crear gráficos de alta calidad. Este lenguaje se utiliza con frecuencia para desbloquear patrones grandes que forman parte de bloques de datos.

Los desarrolladores en este lenguaje pueden crear algoritmos y obtener una fácil visualización de estadísticas de ellos utilizando RProject que es un entorno de desarrollo gratuito que logra ser una opción gratuita a Matlab.

Estos algoritmos desarrollables en R pueden ser implementados en machine learning de forma extremadamente funcional, pero con algunas carencias evidentes si se comparan con el desarrollo de modelos de IA en Python.

Librerías Recomendadas en R Project para Machine Learning

Existe un conjunto gigantesco de librerías o paquetes que podemos utilizar en R para desarrollar modelos de machine learning. Entre los más destacados tenemos ggplot2 que es un paquete de visualización de datos de alta calidad que puede reemplazar a los gráficos base de Rproject para agregar más características de análisis gramatical y componentes semánticos. Glmnet es un paquete de análisis muy útil para modelos de regresión.

También se cuenta con Lubridate que es un paquete que permite en R Project realizar fáciles manipulaciones con los datos respectivos a fechas. Sin este paquete este proceso es extremadamente complejo.

Ventajas de implementar ML con R

R es un lenguaje que proporciona algunas ventajas al ser implementado en cualquier proyecto. Pero al tratarse de ML con r este proporciona una velocidad de análisis superior ya que al ser desarrollado con un lenguaje estadístico, no depende en gran medida de sus paquetes. Su curva de aprendizaje es un poco más complicada que otros lenguajes de ML y es muy funcional cuando se trata de una perspectiva funcional.

Además es un lenguaje de código abierto con una gran cantidad de recursos disponibles que facilitan su productividad. También existen en GitHub más de 43.000 repositorios disponibles en líneas en los que podemos apoyarnos para lograr avances con los proyectos que desarrollemos con R. En este lenguaje actualmente cuenta con más de 11.000 pluggins que apoyan el desarrollo de una amplia comunidad de expertos.

Es importante destacar que estos repositorios y pluggins intervienen en cualquiera de las aplicaciones de R, no exclusivamente en machine-learning.

Desventajas de implementar machine learning con R

En el mundo del machine learning R tiene una presencia amplia y muy fuerte, en especial en el mundo académico. Para la aplicación comercial o empresarial de modelos de aprendizaje automático la batuta del mercado la tiene Python, por algunos aspectos que comentaremos a continuación.

R es un lenguaje de sintaxis más lenta. Ya que los paquetes o pluggins que se utilizan para trabajar y añadir funcionalidades están construidos en una sintaxis diferente como Fortan y C++ perjudicando en cierta medida el rendimiento del lenguaje cuando no se trata de variables estadísticas. Adicionalmente diversos expertos consideran que este lenguaje puede llegar a ser errático para desarrollar modelos profundos de machine learning,

Esperamos que esta información sea de utilidad para tus proyectos futuros de machine-learning con R.

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