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La ciencia de datos es un campo variado y en crecimiento, y su trabajo como científico de datos puede cubrir muchas tareas y objetivos. Aprender qué algoritmos funcionan mejor en distintos escenarios le ayudará a satisfacer estas necesidades dispares.

Es prácticamente imposible ser un experto en todos los tipos de modelos de aprendizaje automático, pero debes comprender los más comunes. Aquí hay siete algoritmos de aprendizaje automático esenciales que todo científico de datos debería conocer.

Muchas empresas prefieren utilizar modelos de aprendizaje supervisado por su precisión y sus sencillas aplicaciones en el mundo real. Si bien el aprendizaje no supervisado está creciendo, las técnicas supervisadas son un excelente lugar para comenzar como científico de datos.

1. Regresión lineal

La regresión lineal es la modelo más fundamental para predecir valores basado en variables continuas. Asume que existe una relación lineal entre dos variables y la utiliza para trazar resultados basados ​​en una entrada determinada.

Con el conjunto de datos adecuado, estos modelos son fáciles de entrenar e implementar y relativamente confiables. Sin embargo, las relaciones del mundo real no suelen ser lineales, por lo que tienen una relevancia limitada en muchas aplicaciones empresariales. Tampoco gestiona bien los valores atípicos, por lo que no es ideal para conjuntos de datos grandes y variados.

2. Regresión logística

Un algoritmo de aprendizaje automático similar pero distinto que debes conocer es la regresión logística. A pesar de la similitud del nombre con la regresión lineal, es un algoritmo de clasificación, no una estimación. Mientras que la regresión lineal predice un valor continuo, la regresión logística predice la probabilidad de que los datos caigan en una categoría determinada.

La regresión logística es común para predecir la pérdida de clientes, pronosticar el clima y proyectar tasas de éxito de productos. Al igual que la regresión lineal, es fácil de implementar y entrenar, pero es propenso a sobreadaptarse y tener problemas con relaciones complejas.

3. Árboles de decisión

Los árboles de decisión son un modelo fundamental que puede utilizar para clasificación y regresión. Dividen los datos en grupos homogéneos y siguen segmentándolos en más categorías.

Dado que los árboles de decisión funcionan como diagramas de flujo, son ideales para la toma de decisiones complejas o la detección de anomalías. Sin embargo, a pesar de su relativa simplicidad, puede llevar tiempo entrenarlos.

4. Bayes ingenuo

Naive Bayes es otro algoritmo de clasificación simple pero eficaz. Estos modelos operan según el teorema de Bayes, que determina la probabilidad condicional — la probabilidad de un resultado basado en sucesos similares en el pasado.

Estos modelos son populares en la clasificación de imágenes y basada en texto. Puede que sean demasiado simplistas para el análisis predictivo del mundo real, pero son excelentes en estas aplicaciones y manejan bien grandes conjuntos de datos.

Los científicos de datos también deberían comprender los modelos básicos de aprendizaje no supervisado. Estos son algunos de los más populares de esta categoría menos común pero aún importante.

5. Agrupación de K-Means

La agrupación en clústeres K-means es uno de los algoritmos de aprendizaje automático no supervisados ​​más populares. Estos modelos clasifican los datos agrupándolos en grupos según sus similitudes.

La agrupación de K-means es ideal para la segmentación de clientes. Eso lo hace valioso para las empresas que desean perfeccionar el marketing o acelerar la incorporación, por lo tanto reduciendo sus costos y tasas de abandono en el proceso. También es útil para la detección de anomalías. Sin embargo, es esencial estandarizar los datos antes de alimentarlos a estos algoritmos.

6. Bosque aleatorio

Como se puede adivinar por el nombre, los bosques aleatorios constan de múltiples árboles de decisión. Entrenar cada árbol con datos aleatorios y agrupar los resultados permite que estos modelos produzcan resultados más confiables.

Los bosques aleatorios son más resistentes al sobreajuste que los árboles de decisión y son más precisos en aplicaciones del mundo real. Sin embargo, esa confiabilidad tiene un costo, ya que también pueden ser lentos y requerir más recursos informáticos.

7. Descomposición de valores singulares

Los modelos de descomposición de valores singulares (SVD) dividen conjuntos de datos complejos en bits más fáciles de entender separándolos en sus partes fundamentales y eliminando información redundante.

La compresión de imágenes y la eliminación de ruido son algunas de las aplicaciones más populares para SVD. considerando como el tamaño de los archivos sigue creciendo, esos casos de uso serán cada vez más valiosos con el tiempo. Sin embargo, construir y aplicar estos modelos puede llevar mucho tiempo y ser complejo.

Estos siete algoritmos de aprendizaje automático no son una lista exhaustiva de lo que puede utilizar como científico de datos. Sin embargo, son algunos de los tipos de modelos más fundamentales. Comprenderlos le ayudará a impulsar su carrera en ciencia de datos y facilitará la comprensión de otros algoritmos más complejos que se basan en estos conceptos básicos.
 
 

abril molinero es editor gerente de tecnología de consumo en Rehack Revista. Tiene un historial de creación de contenido de calidad que genera tráfico a las publicaciones con las que trabajo.

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