Los algoritmos de aprendizaje automático más importantes que conoce un científico de datos

No es para todos.

El aprendizaje automático impulsa tantas cosas que nos rodean – ¡desde sistemas de recomendación hasta coches autónomos!

Sin embargo, entender los diferentes tipos de algoritmos puede ser complicado.

Esta es una guía rápida y fácil para las cuatro categorías principales: Aprendizaje Supervisado, Aprendizaje No Supervisado, Aprendizaje Semisupervisado y Aprendizaje por Refuerzo.

1. Aprendizaje Supervisado

En el aprendizaje supervisado, el modelo aprende de ejemplos que ya tienen las respuestas (datos etiquetados). El objetivo es que el modelo prediga el resultado correcto cuando se le proporciona nueva información.

Algunos algoritmos de aprendizaje supervisado comunes incluyen:

➡️ Regresión Lineal – Para predecir valores continuos, como precios de casas.

➡️ Regresión Logística – Para predecir categorías, como spam o no spam.

➡️ Árboles de Decisión – Para tomar decisiones de manera paso a paso.

➡️ Vecinos Más Cercanos (KNN) – Para encontrar puntos de datos similares.

➡️ Bosques Aleatorios – Una colección de árboles de decisión para una mayor precisión.

➡️ Redes Neuronales – La base del aprendizaje profundo, que imita el cerebro humano.

2. Aprendizaje No Supervisado

Con el aprendizaje no supervisado, el modelo explora patrones en datos que no tienen etiquetas. Encuentra estructuras o agrupaciones ocultas.

Algunos algoritmos de aprendizaje no supervisado populares incluyen:

➡️ Agrupamiento K-Means – Para agrupar datos en clusters.

➡️ Agrupamiento Jerárquico – Para construir un árbol de clusters.

➡️ Análisis de Componentes Principales (ACP) – Para reducir datos a sus partes más importantes.

➡️ Autoencoders – Para encontrar representaciones más simples de datos.

3. Aprendizaje Semisupervisado

Este es una mezcla de aprendizaje supervisado y no supervisado. Utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados con una gran cantidad de datos no etiquetados para mejorar el aprendizaje.

Algoritmos de aprendizaje semisupervisado comunes incluyen:

➡️ Propagación de Etiquetas – Para propagar etiquetas a través de puntos de datos conectados.

➡️ SVM Semisupervisado – Para combinar datos etiquetados y no etiquetados.

➡️ Métodos Basados en Grafos – Para utilizar estructuras de grafos para mejorar el aprendizaje.

4. Aprendizaje por Refuerzo

En el aprendizaje por refuerzo, el modelo aprende por prueba y error. Interactúa con su entorno, recibe retroalimentación (recompensas o penalizaciones) y aprende a actuar para maximizar las recompensas.

Algoritmos de aprendizaje por refuerzo populares incluyen:

➡️ Aprendizaje Q – Para aprender las mejores acciones con el tiempo.

➡️ Redes Q Profundas (DQN) – Combinar aprendizaje Q con aprendizaje profundo.

➡️ Métodos de Gradiente de Política – Para aprender políticas directamente.

➡️ Optimización de Política Próxima (PPO) – Para un aprendizaje estable y efectivo.

Autor

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