Aprendizaje automático de PythonManual de estudio

El aprendizaje automático (ML) es básicamente el campo de la informática donde los sistemas informáticos pueden proporcionar percepción de datos al igual que los humanos. En pocas palabras, ML es una inteligencia artificial que puede extraer patrones de datos sin procesar mediante el uso de algoritmos o métodos. ML se centra en permitir que los sistemas informáticos aprendan de la experiencia sin programación explícita o intervención humana.

Este tutorial será muy útil para estudiantes de posgrado, posgrado e investigación que estén interesados en esta disciplina o como parte de su plan de estudios. Los lectores pueden ser principiantes o avanzados. Este tutorial ha sido preparado para estudiantes y profesionales y se puede mejorar rápidamente. Este tutorial es un trampolín para su viaje de aprendizaje automático.

El lector debe tener conocimientos básicos de inteligencia artificial. Él / ella también debe saber Python, NumPy, Scikit-learn, Scipy, y Matplotlib. Si no está familiarizado con estos conceptos, le recomendamos que tome los tutoriales sobre estos temas antes de continuar.

Vivimos en una "era de datos" con mejor potencia informática y más recursos de almacenamiento. Estos datos o información aumentan cada día, pero el verdadero desafío es dar sentido a todos los datos. Las empresas y organizaciones están tratando de hacerle frente mediante la construcción de sistemas inteligentes utilizando conceptos y métodos de ciencia de datos, minería de datos y aprendizaje automático. Entre ellos, el aprendizaje automático es el campo más emocionante en ciencias de la computación. Si llamamos aprendizaje automático a la aplicación y ciencia de algoritmos que pueden proporcionar significado a los datos, es correcto.

El aprendizaje automático (ML) es el campo de la informática donde los sistemas informáticos pueden proporcionar percepción de datos al igual que los humanos.

En términos simples, ML es una inteligencia artificial que extrae patrones de datos sin procesar mediante el uso de algoritmos o métodos. El objetivo principal de ML es permitir que los sistemas informáticos aprendan de la experiencia sin programación explícita o intervención humana.

Actualmente, los humanos son la especie más inteligente y avanzada de la Tierra porque pueden pensar, evaluar y resolver problemas complejos. Por otro lado, la inteligencia artificial todavía está en pañales y no ha superado a la inteligencia humana en muchos aspectos. Entonces la pregunta es, ¿qué se necesita para hacer aprendizaje automático? La razón más apropiada para esto es "tomar decisiones eficientes y eficientes basadas en datos".

Recientemente, las organizaciones están invirtiendo fuertemente en tecnologías más nuevas, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, para derivar información crítica de los datos para realizar algunas tareas prácticas y resolver problemas. Podemos llamar a esto decisiones basadas en datos tomadas por máquinas, especialmente aquellas que automatizan procesos. En problemas donde la programación no es intrínseca, se pueden usar estas decisiones basadas en datos en lugar de la lógica de programación. La verdad es que no podemos prescindir de la inteligencia humana, pero por otro lado, todos necesitamos resolver los problemas del mundo real de manera eficiente. Es por eso que se necesita el aprendizaje automático.

Hemos hablado sobre la necesidad del aprendizaje automático, pero otra pregunta es, ¿bajo qué circunstancias se debe hacer el aprendizaje automático? En algunos casos, necesitamos máquinas para tomar decisiones basadas en datos de manera eficiente y a escala. Estos son algunos de estos casos que hacen que el aprendizaje automático sea más efectivo.

El primer escenario en el que queremos el aprendizaje automático y la realización de decisiones basadas en datos puede ser un área que carece de experiencia. Algunos ejemplos pueden ser la navegación en regiones desconocidas o en un planeta espacial.

Algunos escenarios son de naturaleza dinámica, es decir, cambian constantemente con el tiempo. En el caso de estas situaciones y comportamientos, queremos aprendizaje automático y tomar decisiones basadas en datos. Algunos ejemplos pueden ser la conectividad de red y la disponibilidad de infraestructura en su organización.

Los seres humanos pueden tener su propia experiencia en diversos campos; Sin embargo, no pudieron traducir esta experiencia en tareas computacionales. En este caso, necesitamos aprendizaje automático. Estos ejemplos pueden ser en áreas como el reconocimiento de voz, tareas cognitivas y más.

Antes de discutir los modelos de aprendizaje automático, debemos entender la siguiente definición formal de ML dada por el profesor Mitchell:

"Se dice que un programa de computadora puede aprender de la experiencia E sobre un cierto tipo de tarea T y el indicador de rendimiento P, si el rendimiento de la computadora en la tarea en T (medido por P) mejora con la experiencia E".

Los algoritmos de aprendizaje automático deben realizar tareas y ganar experiencia con el tiempo. La métrica que mide si un algoritmo de ML funciona como se esperaba es su rendimiento (P). P es básicamente una métrica cuantitativa que utiliza su E empírica para decirle al modelo cómo realizar la tarea T. Hay muchas métricas que ayudan a comprender el rendimiento de ML, como la puntuación de precisión, la puntuación F1, la matriz de confusión, la precisión, el recuerdo, la sensibilidad, etc.

Si bien el aprendizaje automático avanza rápidamente y avanza mucho en ciberseguridad y vehículos autónomos, todo el campo de la IA aún tiene un largo camino por recorrer. La razón detrás de esto es que ML no puede superar muchos desafíos. Los desafíos actuales que enfrenta ML son-

Calidad de los datos: obtener datos de alta calidad para algoritmos de ML es uno de los mayores desafíos. El uso de datos de baja calidad puede dar lugar a problemas relacionados con el preprocesamiento de datos y la extracción de características.

Tareas que consumen mucho tiempo: otro desafío para los modelos de ML es la pérdida de tiempo, especialmente en la adquisición de datos, la extracción de características y la recuperación.

Falta de expertos: dado que la tecnología de aprendizaje automático aún está en su infancia, el acceso a recursos expertos es una tarea desalentadora.

No hay un objetivo claro para resolver el problema empresarial: ML no tiene otro objetivo claro y un objetivo claro del problema empresarial porque la tecnología aún no está madura.

Problemas con sobreajuste y mal ajuste: si el modelo está sobreajustado o infraajustado, no resuelve bien el problema.

La maldición de las dimensiones: otro desafío para los modelos de ML es que hay demasiadas características de los puntos de datos. Esto puede ser un verdadero obstáculo.

Difícil de implementar: la complejidad de los modelos de ML dificulta la implementación en la vida real.

El aprendizaje automático es la tecnología de más rápido crecimiento y, según los investigadores, estamos en los años dorados de AI y ML. Se utiliza para resolver muchos problemas complejos en el mundo real que los métodos tradicionales no pueden resolver. Aquí hay algunas aplicaciones prácticas de ML-