Categoría: Machine Learning en Español

Cómo elegir y evaluar algoritmos de machine learning

Si ya estás familiarizado con los elementos básicos de machine learning, el siguiente paso es aprender a eligir y evaluar los distintos algoritmos que tenemos disponibles. Algunas de las preguntas más comunes al momento de usar algoritmos de aprendizaje computacional (machine learning) son:

  1. ¿Cómo elegir el mejor algoritmo y los mejores atributos (features) a utilizar?
  2. ¿Cómo evaluar el desempeño de dicho algoritmo?
  3. ¿Cómo entrenar al predictor que usaremos “en producción”?, es decir, con el cuál haremos predicciones reales.

Cada una de estas preguntas requiere un procedmiento diferente. Además, los detalles de cada procedimiento dependen, en gran medida, de la cantidad de datos etiquetados que tengamos a nuestro alcance.

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Entendiendo los elementos básicos de machine learning

Resumen

  • Existen varios problemas que se pueden resover con algoritmos de aprendizaje computacional: Regresión, clasificación, y segmentación / localización de objetos.
  • Independientemente del problema, los algoritmos de aprendizaje computacional supervisado requieren de los siguientes elementos: Datos históricos y sus etiquetas, una función de costo, la definición de un modelo predictivo, y un algoritmo de optimización.
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