Después de 2 años estudiando el sector de la IA, he decido publicar este post para ayudar a aquellos interesados en adentrarse en este mundo, para que empiecen con buen pie y con una base sólida.
Mucha gente me pregunta: ¿Qué necesito saber para poder emprender mi camino en el mundo de la IA? Pues necesitas entender los conceptos básicos:
- El Aprendizaje Automático (Machine Learning). Es necesario entender los principios y técnicas del aprendizaje automático. Esto incluye algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, así como comprensión de técnicas de evaluación de modelos y métricas de rendimiento, que te detallo a continuación:
- Algoritmos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado:
- Supervisado: existen una gran variedad de algoritmos supervisados, como Regresión Lineal, Regresión Logística, Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, Redes Neuronales, etc. Más adelante te explicaré cómo se aplican estos algoritmos para tareas de clasificación y regresión.
- No Supervisado: los algoritmos no supervisados son K-Means, PCA (Análisis de Componentes Principales), Agrupamiento Jerárquico, entre otros. Deberías entender cómo se utilizan estos algoritmos para la segmentación de datos, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías.
- Clasificación:
- En problemas de clasificación, el objetivo es predecir la clase o categoría a la que pertenece una observación. Por ejemplo, clasificar correos electrónicos como «spam» o «no spam», o predecir si un tumor es maligno o benigno.
- Los algoritmos de clasificación reciben como entrada un conjunto de datos de entrenamiento que consta de características (o atributos) y las etiquetas correspondientes (las clases a las que pertenecen esas observaciones). Utilizan estos datos para aprender a asignar nuevas observaciones a una clase específica.
- Algunos algoritmos comunes para problemas de clasificación incluyen Regresión Logística, Máquinas de Vectores de Soporte (SVM), Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, y Redes Neuronales.
- Después de entrenar el modelo, se puede evaluar su rendimiento utilizando métricas como precisión, exhaustividad, F1-score, AUC-ROC, entre otras, para determinar qué tan bien está generalizando a datos no vistos.
- Regresión:
- En problemas de regresión, el objetivo es predecir un valor numérico continuo. Por ejemplo, predecir el precio de una casa en función de sus características, o predecir la cantidad de ventas de un producto en función de diversas variables.
- Al igual que en la clasificación, los algoritmos de regresión también se entrenan con un conjunto de datos de entrenamiento que incluye características y los valores numéricos correspondientes que se están tratando de predecir.
- Algunos algoritmos comunes para problemas de regresión incluyen Regresión Lineal, Regresión Ridge, Regresión LASSO, Máquinas de Vectores de Soporte para Regresión (SVR), y Redes Neuronales.
- Una vez que el modelo está entrenado, se puede evaluar su rendimiento utilizando métricas específicas para problemas de regresión, como el error cuadrático medio (MSE), el error absoluto medio (MAE), el coeficiente de determinación (R²), entre otros.
- Algoritmos de Aprendizaje Supervisado y No Supervisado:
- Evaluación de Modelos y Métricas de Rendimiento:
- Existen diferentes técnicas de evaluación de modelos, como la validación cruzada, la separación de conjuntos de entrenamiento/prueba, y la validación en conjunto. Te explico a continuación cuándo y cómo aplicar estas técnicas en diferentes contextos:
- Aplicar técnicas de aprendizaje automático en diferentes contextos implica comprender las características específicas del problema que estás abordando y seleccionar las técnicas adecuadas para obtener resultados efectivos y significativos. Aquí te doy algunos puntos clave sobre cuándo y cómo aplicar estas técnicas en diferentes contextos:
- Selección del algoritmo:
- Evalúa la naturaleza de tus datos y el tipo de problema que estás tratando de resolver (clasificación, regresión, agrupamiento, etc.).
- Considera la cantidad de datos disponibles, la dimensionalidad de los datos, la presencia de características categóricas o numéricas, y si hay alguna suposición subyacente sobre la distribución de los datos.
- Elije algoritmos que sean apropiados para el tipo de problema y que se desempeñen bien con los datos disponibles. Por ejemplo, los árboles de decisión pueden ser útiles para problemas de clasificación con datos categóricos, mientras que las redes neuronales pueden ser más adecuadas para problemas con grandes cantidades de datos y características complejas.
- Preprocesamiento de datos:
- Antes de aplicar cualquier algoritmo de aprendizaje automático, es crucial realizar un preprocesamiento adecuado de los datos.
- Esto puede incluir la limpieza de datos para manejar valores faltantes o inconsistentes, la normalización de características para asegurar que todas estén en la misma escala, y la codificación de variables categóricas en un formato adecuado para el modelo.
- El preprocesamiento también puede implicar la reducción de la dimensionalidad si tienes un gran número de características para evitar el sobreajuste y mejorar el rendimiento del modelo.
- Validación del modelo:
- Una vez que hayas entrenado tu modelo, es crucial evaluar su rendimiento utilizando técnicas de validación adecuadas.
- Para problemas de clasificación y regresión, la validación cruzada y la división del conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba son técnicas comunes para evaluar el rendimiento del modelo.
- Asegúrate de seleccionar métricas de evaluación apropiadas para tu problema específico y de interpretar los resultados en consecuencia. Por ejemplo, en problemas desbalanceados de clasificación, la precisión sola puede ser engañosa, y puede ser más útil considerar métricas como la exhaustividad y el F1-score.
- Ajuste de hiperparámetros:
- Muchos algoritmos de aprendizaje automático tienen hiperparámetros que deben ajustarse para optimizar el rendimiento del modelo.
- Utiliza técnicas como la búsqueda de cuadrícula o la optimización bayesiana para encontrar la combinación óptima de hiperparámetros que maximicen el rendimiento del modelo en un conjunto de datos de validación.
- Al aplicar estas técnicas en diferentes contextos, es importante comprender los principios subyacentes detrás de cada técnica y cómo se relacionan con las características específicas de tu problema y tus datos. Experimenta con diferentes enfoques y ajusta tu estrategia según los resultados obtenidos en la evaluación del modelo.
- Explicación de las métricas de rendimiento comunes tanto para problemas de clasificación como para problemas de regresión:
- Para problemas de Clasificación:
- Precisión:
- La precisión es la proporción de predicciones correctas (verdaderos positivos y verdaderos negativos) sobre el total de predicciones realizadas por el modelo.
- Se calcula como: Precisión = (Verdaderos Positivos + Verdaderos Negativos) / (Verdaderos Positivos + Falsos Positivos + Verdaderos Negativos + Falsos Negativos).
- Exhaustividad (Recall):
- La exhaustividad mide la proporción de casos positivos reales que fueron identificados correctamente por el modelo.
- Se calcula como: Exhaustividad = Verdaderos Positivos / (Verdaderos Positivos + Falsos Negativos).
- F1-Score:
- El F1-Score es la media armónica de precisión y exhaustividad. Es útil cuando tienes un conjunto de datos desbalanceado.
- Se calcula como: F1-Score = 2 * (Precisión * Exhaustividad) / (Precisión + Exhaustividad).
- AUC-ROC (Área Bajo la Curva ROC):
- La curva ROC representa la tasa de verdaderos positivos frente a la tasa de falsos positivos para diferentes umbrales de clasificación.
- El AUC-ROC mide el área bajo esta curva y proporciona una medida del rendimiento del modelo en todo el rango de umbrales de clasificación. Un valor cercano a 1 indica un mejor rendimiento del modelo.
- Precisión:
- Para problemas de Regresión:
- Error Cuadrático Medio (MSE):
- El MSE es una medida de la calidad de una predicción numérica. Calcula el promedio de los cuadrados de las diferencias entre los valores predichos y los valores reales.
- Se calcula como: MSE = Σ(yᵢ – ȳ)² / n, donde yᵢ son los valores reales, ȳ es la media de los valores reales y n es el número de muestras.
- Coeficiente de Determinación (R²):
- El coeficiente de determinación es una medida que indica qué tan bien se ajustan los datos a la línea de regresión ajustada.
- Varía entre 0 y 1, donde 1 indica un ajuste perfecto y 0 indica que el modelo no explica la variabilidad de los datos.
- Se calcula como: R² = 1 – (Σ(yᵢ – ȳ)² / Σ(yᵢ – ȳ)²), donde yᵢ son los valores reales, ȳ es la media de los valores reales y la sumatoria se realiza sobre todas las muestras.
- Estas métricas son fundamentales para evaluar el rendimiento de los modelos de clasificación y regresión y determinar su capacidad para generalizar a datos no vistos. Dependiendo del contexto específico y de las características del problema, puedes elegir las métricas más apropiadas para evaluar el rendimiento de tu modelo.
- Error Cuadrático Medio (MSE):
- Para problemas de Clasificación:
- La elección de métricas adecuadas es crucial en el proceso de evaluación de modelos de aprendizaje automático, ya que diferentes problemas requieren enfoques de evaluación distintos. Aquí se destaca la importancia de elegir las métricas adecuadas y cómo interpretarlas en el contexto del problema que se está abordando:
- Relevancia del dominio del problema:
- Las métricas deben reflejar la relevancia del problema en el dominio específico en el que se está trabajando. Por ejemplo, en un problema médico de detección de cáncer, la tasa de falsos negativos puede ser más importante que la tasa de falsos positivos, ya que un falso negativo podría ser crítico para la salud del paciente.
- Comprensión de las necesidades del usuario final:
- Es importante entender las necesidades y preferencias del usuario final del modelo. Por ejemplo, en un sistema de recomendación de películas, la métrica de precisión en las recomendaciones puede ser más relevante que la exhaustividad, ya que los usuarios pueden valorar más la precisión de las recomendaciones que la exhaustividad de todas las posibles opciones.
- Consideración de la clase de problemas:
- Problemas desbalanceados, donde una clase es mucho más frecuente que la otra, requieren métricas especiales que tengan en cuenta este desequilibrio, como el F1-score en problemas de clasificación desbalanceados.
- En problemas multiclase, donde hay más de dos clases, es importante considerar métricas que evalúen el rendimiento del modelo en todas las clases, como la matriz de confusión o el promedio ponderado de métricas por clase.
- Interpretación del contexto del negocio:
- Las métricas deben interpretarse en el contexto del negocio o la aplicación específica del modelo. Por ejemplo, en un problema de detección de fraudes financieros, un falso positivo puede generar inconvenientes para los clientes, mientras que un falso negativo puede resultar en pérdidas financieras para la empresa. Por lo tanto, es crucial encontrar un equilibrio entre estas consideraciones al evaluar el rendimiento del modelo.
- Evaluación del impacto real:
- Además de las métricas de evaluación tradicionales, es importante considerar el impacto real de las predicciones del modelo en la toma de decisiones y en los resultados finales del negocio. Esto puede requerir la realización de pruebas piloto o experimentos controlados para evaluar cómo las predicciones del modelo afectan realmente a las operaciones y resultados del negocio.
- En resumen, elegir métricas adecuadas y comprender cómo interpretarlas en el contexto del problema que se está abordando es esencial para evaluar de manera efectiva el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático y garantizar que satisfagan las necesidades y requisitos del usuario final y del negocio.
- Relevancia del dominio del problema:
3. Donde poner a prueba las diferentes técnicas mencionadas.
Hay varias plataformas donde puedes poner a prueba tus conocimientos en aprendizaje automático y participar en proyectos prácticos. Aquí tienes algunas opciones populares:
- Kaggle: Kaggle es una de las plataformas más conocidas para competiciones de ciencia de datos. Ofrece una amplia variedad de conjuntos de datos y desafíos en los que puedes participar para resolver problemas del mundo real utilizando aprendizaje automático y análisis de datos.
- GitHub: GitHub es una plataforma de desarrollo de software colaborativo que también alberga una gran cantidad de proyectos de aprendizaje automático de código abierto. Puedes contribuir a estos proyectos existentes, realizar bifurcaciones (forks) para trabajar en tus propias versiones o iniciar tus propios proyectos y compartirlos con la comunidad.
- Coursera: Coursera ofrece una amplia gama de cursos en línea sobre aprendizaje automático impartidos por universidades y profesionales de la industria. Muchos de estos cursos incluyen proyectos prácticos donde puedes aplicar lo que has aprendido en situaciones del mundo real.
- DataCamp: DataCamp es una plataforma educativa centrada en la ciencia de datos y el análisis estadístico. Ofrece cursos interactivos sobre temas como aprendizaje automático, programación en Python y R, donde puedes aprender y practicar tus habilidades a través de ejercicios prácticos.
- DrivenData: DrivenData organiza competiciones de ciencia de datos centradas en problemas sociales y humanitarios. Aquí puedes aplicar tus habilidades en aprendizaje automático para abordar desafíos del mundo real y contribuir a causas importantes.
- Google Colab: Google Colab es una plataforma gratuita basada en la nube que proporciona acceso a GPUs y TPUs de forma gratuita. Puedes usarlo para desarrollar y ejecutar cuadernos de Jupyter con Python, lo que te permite experimentar con algoritmos de aprendizaje automático sin necesidad de configurar tu propio entorno de desarrollo.
Estas plataformas te brindan oportunidades para aplicar tus conocimientos en proyectos prácticos, colaborar con otros profesionales y aprender de la comunidad. Experimenta con diferentes proyectos y desafíos para mejorar tus habilidades en aprendizaje automático y construir un portafolio sólido.
