Si bien el aprendizaje automático tiene una sensación bastante cinematográfica a su alrededor, es una tecnología auténtica y no tan impenetrable como creerías.

Un motor de búsqueda, etiquetar a un amigo en una foto de Facebook o descubrir menos spam en la bandeja de entrada de su correo electrónico son ejemplos de tecnologías basadas en el aprendizaje automático… Casi todas las industrias utilizan el aprendizaje automático de alguna forma en estos días, y la tecnología se expande a diario. . Hoy en día, muchas personas están interesadas en dominar el aprendizaje automático. Pero muchos novatos se desaniman con el intimidante plan de estudios de abajo hacia arriba que defienden la mayoría de los profesores de aprendizaje automático.

Si te gusta el aprendizaje automático, te recomiendo aprender a codificar con Pitón. Pero, ¿qué viene junto y después de esta habilidad? ¡Vamos a ver!

¿Qué es el aprendizaje automático?

Hacer que las máquinas aprendan, piensen y actúen como humanos es de lo que se trata el aprendizaje automático. Es el proceso de permitir que las máquinas aprendan de sus errores pasados ​​y aumenten gradualmente la precisión de sus resultados.

A cualquiera le resultaría difícil programar cada proyecto, ¿verdad? Sin embargo, con el aprendizaje automático, no tiene que programar cada tarea; en cambio, la computadora crea un algoritmo basado en el trabajo y los datos disponibles.

En otras palabras, el aprendizaje automático permite que el software comprenda los datos sin la ayuda de un programador. Se vuelve más experto en comprender datos con el tiempo, produciendo modelos predictivos más precisos.

El software de aprendizaje automático puede considerarse un subconjunto altamente especializado de inteligencia artificial que sobresale en tareas específicas. El hecho de que no haya limitaciones en los lenguajes de programación en lo que respecta a la implementación es uno de los beneficios del aprendizaje automático.

Es posible que desee elegir un lenguaje robusto y de bajo nivel porque el aprendizaje automático se usa con frecuencia para procesar cantidades masivas de datos. Si está comenzando de nuevo, Python podría ser un excelente lugar para comenzar.

Python para el aprendizaje automático

Python es el lenguaje de programación más popular utilizado para proyectos de aprendizaje automático. ¿Pero por qué? ¿Por qué existe el aprendizaje automático basado en Python? Tratemos de entender.

A diferencia de otros lenguajes orientados a objetos, Python es un lenguaje de programación simple para trabajar. Facilita la construcción de una amplia gama de modelos y algoritmos de aprendizaje automático, y se utiliza para la extracción y el análisis de datos. Es conocido por su legibilidad y brinda independencia de plataforma, lo que le permite reutilizar el mismo código en varias máquinas sin modificaciones. Es el lenguaje ideal para el aprendizaje automático debido a todos estos factores.

Sin embargo, el mayor activo de Python es su adaptabilidad. Los desarrolladores pueden adaptar su código a casi cualquier problema gracias a los cientos de bibliotecas que se pueden descargar fácilmente. Python proporciona todas las herramientas que los desarrolladores necesitan para permitirles validar inmediatamente sus algoritmos. Ahora que hemos entendido los conceptos básicos, pasemos a la pregunta principal: «¿Cómo empiezas?»

8 formas de iniciar un proyecto de aprendizaje automático con Python

Puede ser intimidante comenzar a jugar con el aprendizaje automático usando Python. Hay mucho que manejar. Para hacerlo simple, dividámoslo en algunas tareas más simples.

1 Familiarícese con Python

Empiece a aprender Python si es un novato total y no tiene experiencia previa con la programación. Si ya está familiarizado con Python, este paso no es tan importante.

¿Por qué necesitas saber Python? Porque la implementación es la clave del aprendizaje automático. Y no puedes implementar nada si no sabes programar. En esta etapa, todo lo que necesita para aprender a codificar en Python es lo básico. Puede consultar una serie de recursos, desde videos y tutoriales de YouTube hasta guías completas de Python.

2 Repasar Matemáticas

Comprender el funcionamiento del aprendizaje automático y sus algoritmos requiere un conocimiento práctico de las matemáticas. Debe tener una comprensión básica de estos conceptos matemáticos:

• Estadística y probabilidad
• Matrices
• Álgebra lineal
• Cálculo

Al igual que en el punto uno, también puede buscar clases en línea sobre estos temas para ver si hay clases de matemáticas interesantes disponibles para refrescar sus habilidades.

3 Introducción a los conceptos de aprendizaje automático

Una vez que haya aprendido algo de Python y matemáticas avanzadas, es hora de familiarizarse con los conceptos de aprendizaje automático. En este paso, se deben aprender los fundamentos del aprendizaje automático, incluidos los tipos de algoritmos (aprendizaje supervisado, no supervisado, semisupervisado y reforzado), los detalles de cada método y otras ideas.

4 Más información sobre las herramientas de ciencia de datos

En este punto, es hora de poner en práctica lo que ha aprendido sobre Python y el aprendizaje automático. Use herramientas de ciencia de datos como Jupyter y Anaconda para esto. Todo lo que necesita hacer es familiarizarse con estas herramientas y reconocer el propósito de usarlas.

5 Explore el análisis, la manipulación y la visualización

Es hora de aprender a manejar los datos en este punto. ¿Por qué? Porque los datos son un requisito previo para crear un modelo de aprendizaje automático. Debe ser educado sobre la manipulación, el análisis y la visualización de datos. A continuación, enumero tres herramientas que pueden ayudarlo con esto.

• pandas: Pandas es un programa de software gratuito que se utiliza para manipular y analizar datos. Puede trabajar con marcos de datos con la ayuda de pandas. DataFrames, que son idénticos a los archivos de Excel en todos los sentidos.
• NumPy: Puede realizar operaciones numéricas sobre datos con la ayuda de NumPy. Con esta herramienta, convierta cualquier dato en números cuando aún no está en formato numérico.
• matplotlib: puede crear gráficos y tablas usando Matplotlib para representar sus hallazgos. Los resultados predeterminados vienen en forma tabular y esto puede ser difícil de comprender. Es crucial graficar los resultados. Matplotlib te ayudará con eso.

6 Utilice Scikit-learn para descubrir algoritmos

Una vez que tenga datos y los haya alterado de alguna forma, es hora de buscar patrones. Varios algoritmos útiles de aprendizaje automático están incorporados en el paquete Python de scikit-learn y están disponibles para su uso.

Para evaluar la eficacia con la que aprende el algoritmo, el paquete tiene varias características útiles. Concéntrese en comprender los tipos de problemas de aprendizaje automático, incluidas la clasificación y la regresión, y las técnicas ideales para resolverlos. No se preocupe por comprender completamente cada algoritmo todavía; centrarse en aprender a usarlos.

7 Profundice con el aprendizaje profundo

En este punto, tendrá suficientes habilidades de aprendizaje automático, pero la comprensión del aprendizaje profundo es crucial. ¿Por qué? Porque los conjuntos de datos pequeños son perfectamente adecuados para el aprendizaje automático. Sin embargo, los grandes conjuntos de datos hacen que los algoritmos de aprendizaje automático fallen. Por lo tanto, se necesita un aprendizaje profundo para estos conjuntos de datos, ya que producen resultados impecables.

8 proyectos de construcción

El último paso es desarrollar habilidades de construcción de proyectos. Olvidará rápidamente todo lo que aprendió si no lo utiliza en proyectos prácticos. Los conceptos se pueden memorizar, se pueden obtener credenciales y se pueden tomar muchas evaluaciones. Sin embargo, no aprendes hasta que empiezas a construir.

Conclusión

A través de muchos casos de uso, el aprendizaje automático se ha arraigado en nuestra vida diaria. Esta publicación le explicó cómo comenzar con el aprendizaje automático utilizando Python. Si tiene poco tiempo y necesita un proyecto creado por profesionales, debe considerar trabajar con un empresa de desarrollo de python.