{"id":1278,"date":"2018-09-17T07:52:02","date_gmt":"2018-09-17T07:52:02","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2018\/09\/17\/algoritmos-de-machine-learning-y-como-seleccionar-el-mejor1-3\/"},"modified":"2022-08-01T15:39:34","modified_gmt":"2022-08-01T15:39:34","slug":"algoritmos-de-machine-learning-y-como-seleccionar-el-mejor1-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/algoritmos-de-machine-learning-y-como-seleccionar-el-mejor1-3\/","title":{"rendered":"Algoritmos de Machine Learning y c\u00f3mo seleccionar el mejor(1\/3)"},"content":{"rendered":"<p>\u00a0A lo largo de las pr\u00f3ximas semanas, desde <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/\">LIS-Solutions<\/a> publicaremos una serie de post relacionados con diferentes algoritmos utilizados en <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/blog\/machine-learning-como-la-potencia-sin-control-no-sirve-de-nada\/\">Machine Learning<\/a>.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5d7988c35\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" 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href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/algoritmos-de-machine-learning-y-como-seleccionar-el-mejor1-3\/#Algoritmos_de_aprendizaje_supervisado\" title=\"Algoritmos de aprendizaje supervisado\">Algoritmos de aprendizaje supervisado<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/algoritmos-de-machine-learning-y-como-seleccionar-el-mejor1-3\/#Algoritmos_de_aprendizaje_no_supervisado\" title=\"Algoritmos de aprendizaje no supervisado:\">Algoritmos de aprendizaje no supervisado:<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/algoritmos-de-machine-learning-y-como-seleccionar-el-mejor1-3\/#%C2%BFComo_elegir_el_mejor_algoritmo_para_nuestro_proyecto\" title=\"\u00bfC\u00f3mo elegir el mejor algoritmo para nuestro proyecto?\">\u00bfC\u00f3mo elegir el mejor algoritmo para nuestro proyecto?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/algoritmos-de-machine-learning-y-como-seleccionar-el-mejor1-3\/#En_la_proxima_entrada%E2%80%A6\" title=\"En la pr\u00f3xima entrada&#8230;\">En la pr\u00f3xima entrada&#8230;<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><ul class='ez-toc-list-level-4'><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/algoritmos-de-machine-learning-y-como-seleccionar-el-mejor1-3\/#COMPARTE_ESTE_POST\" title=\"COMPARTE ESTE POST\">COMPARTE ESTE POST<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tipos_de_Algoritmos_Machine_Learning\"><\/span>Tipos de Algoritmos Machine Learning<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00a0La gran mayor\u00eda de algoritmos de <strong>Machine Learning<\/strong>, se engloban en tres grupos principales:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Supervised Learning <\/strong>o<strong> aprendizaje supervisado<\/strong>: este tipo de algoritmos es \u00fatil cuando se tiene una propiedad conocida para un conjunto de elementos, pero, no se conoce esa misma propiedad en un elemento concreto. Estos algoritmos nos ayudar\u00e1n a predecir cu\u00e1l es esa propiedad que se desconoce.<\/li>\n<li><strong>Unsupervised Learning <\/strong>o<strong> aprendizaje no supervisado<\/strong>: este tipo de algoritmos es \u00fatil para descubrir relaciones impl\u00edcitas en un conjunto de datos pero que no son conocidas. Es decir, permite considerar que varios elementos pertenecen a un mismo grupo o a diferentes grupos gracias al estudio de sus caracter\u00edsticas.<\/li>\n<li><strong>Reinforcement Learning <\/strong>o<strong> aprendizaje por refuerzo<\/strong>: este tipo de algoritmos es una mezcla entre los dos tipos anteriores. Dado que es un post de iniciaci\u00f3n no se va a profundizar en este tipo de algoritmos dado su dificultad.<\/li>\n<\/ol>\n<p>A continuaci\u00f3n, repasamos algunos de los algoritmos de aprendizaje supervisado\/no supervisado.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Algoritmos_de_aprendizaje_supervisado\"><\/span>Algoritmos de aprendizaje supervisado<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00a0El primero de los algoritmos que nos encontramos y m\u00e1s intuitivo son los <strong>\u00e1rboles de decisi\u00f3n<\/strong>.\u00a0<\/p>\n<p>En este <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/blog\/el-background-del-juego-quien-es-quien-que-es-un-arbol-de-decision\">post<\/a>, ya explic\u00e1bamos la importancia y el funcionamiento b\u00e1sico de este tipo de algoritmos. Los \u00e1rboles de decisi\u00f3n buscan b\u00e1sicamente clasificar elementos a partir de una serie de variables. <br \/>Dentro de este grupo de algoritmos encontramos algunos como:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Predictive_analytics#Classification_and_regression_trees_.28CART.29\" rel=\"noopener\">CART<\/a> (Classification And Regression Tree)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/ID3_algorithm\" rel=\"noopener\">ID3<\/a> (Iterative Dichotomiser 3)<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Chi-square_automatic_interaction_detection\" rel=\"noopener\">CHAID<\/a> (CHi-squared Automatic Interaction Detector)<\/li>\n<\/ul>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/tipos_algoritmos\/decision_tree.png\" alt=\"decision tree\" width=\"469\" height=\"263\" \/><\/p>\n<p>Otro de los algoritmos m\u00e1s importantes del aprendizaje supervisado es el algoritmo de clasificaci\u00f3n de <strong>Naive Bayes<\/strong>. <br \/>Este algoritmo, a partir de unos elementos ya conocidos, es capaz de clasificar un nuevo elemento sin saber a qu\u00e9 grupo pertenece. <br \/>Este algoritmo suele ser utilizado en los siguientes casos:<\/p>\n<ul>\n<li>Coches aut\u00f3nomos: por su capacidad de determinar la velocidad que debe llevar el veh\u00edculo partiendo por ejemplo: del estado en que se encuentra la calzada o la pendiente de la misma.<\/li>\n<li>Localizar correos considerados como Spam tras analizar las palabras que aparecen en el correo.<\/li>\n<li>Clasificaci\u00f3n de art\u00edculos por el tema del que hablan.<\/li>\n<\/ul>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/tipos_algoritmos\/naive_bayes.png\" alt=\"naive bayes\" width=\"600\" height=\"257\" \/>El tercero de los algoritmos que se encuentra dentro de este grupo de algoritmos es la <strong>regresi\u00f3n ordinaria por m\u00ednimos cuadrados<\/strong>.<\/p>\n<p>Este algoritmo trata de estimar los valores que no se conocen. Para ello se utiliza el m\u00e9todo matem\u00e1tico conocido como regresi\u00f3n lineal por m\u00ednimos cuadrados. Trata de ajustar una l\u00ednea lo mejor posible a un grupo de elementos y a partir de ah\u00ed interpretar el posible resultado que tiene un elemento con una propiedad a determinar.<\/p>\n<p>\u00a0<img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/tipos_algoritmos\/regresion_ordinaria.png\" alt=\"regresion ordinaria\" width=\"531\" height=\"419\" \/><\/p>\n<p>Para terminar este grupo de algoritmos, hay que mencionar que hay otros algoritmos de este tipo como pueden ser: regresi\u00f3n log\u00edstica, m\u00e1quinas de vectores de soporte y m\u00e9todos de conjunto.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Algoritmos_de_aprendizaje_no_supervisado\"><\/span>Algoritmos de aprendizaje no supervisado:<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>El primero de los algoritmos que nos encontramos en este grupo, son los <strong>algoritmos de agrupamiento<\/strong>. LIS-Solutions ya realiz\u00f3 un <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/blog\/algoritmo-pca-de-lo-complejo-a-lo-sencillo\">estudio<\/a>\u00a0del An\u00e1lisis de componentes principales junto a un algoritmo de agrupamiento: <strong>K-means<\/strong>. <br \/>Estos algoritmos se utilizan para agrupar de forma conjunta los elementos que m\u00e1s parecido tengan entre s\u00ed. Es decir, son algoritmos que agrupan los elementos bas\u00e1ndose en alguna caracter\u00edstica concreta.<br \/>En este grupo encontramos diferentes tipos de algoritmos, como:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Algoritmos basados en centroides<\/strong> (<strong>Centroid-based algorithms<\/strong>): estos algoritmos si representamos los elementos en un gr\u00e1fico de puntos, calculan el punto medio de ellos que minimiza las distancias. K-means es un algortimo de este tipo.<\/li>\n<li><strong>Algoritmos basados en densidad<\/strong> (<strong>Density-based algorithms<\/strong>): estos algoritmos buscan agrupar los puntos por cercan\u00eda a los puntos de alrededor. Un algoritmo que est\u00e1 comprendido en esta familia ser\u00eda K-NN (k-nearest neighbors) o K vecinos m\u00e1s pr\u00f3ximos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Como informaci\u00f3n adicional, mencionar la existencia de <strong>algoritmos basados en conectividad<\/strong> (Connectivity-based algorithms),<strong> probabil\u00edsticos<\/strong> (Probabilistic),<strong> reductores de dimensionalidad<\/strong> (Dimensionality Reduction) y las <strong>redes neuronales<\/strong> (Neural networks) que tambi\u00e9n entrar\u00edan dentro de este grupo.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/tipos_algoritmos\/non_supervised.png\" alt=\"non supervised\" width=\"600\" height=\"300\" \/><\/p>\n<p>Otro de los algoritmos que encaja en este grupo de aprendizaje no supervisado es el algoritmo PCA (Principal Component Analisys) o an\u00e1lisis de componentes principales. Dicho algoritmo, tratado en este <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/blog\/algoritmo-pca-de-lo-complejo-a-lo-sencillo\">post<\/a>\u00a0, realiza una reducci\u00f3n desde unas variables iniciales al m\u00ednimo n\u00famero posible de ellas. Lo que se consigue es representar el m\u00e1ximo posible de informaci\u00f3n en el m\u00ednimo de variables posibles.<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/tipos_algoritmos\/pca.png\" alt=\"pca\" width=\"600\" height=\"237\" \/><\/p>\n<p>Dentro del aprendizaje no supervisado encontramos algoritmos como el algoritmo de \u201c<strong>Valor singular de descomposici\u00f3n<\/strong>\u201d (Singular Value Decomposition) o <strong>an\u00e1lisis de componentes independientes<\/strong> (independent component analisys: ICA).<\/p>\n<p><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/images\/blog\/tipos_algoritmos\/non_supervised_2.png\" alt=\"non supervised 2\" width=\"569\" height=\"542\" \/>\u00a0<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFComo_elegir_el_mejor_algoritmo_para_nuestro_proyecto\"><\/span>\u00bfC\u00f3mo elegir el mejor algoritmo para nuestro proyecto?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Lo primero y m\u00e1s importante para elegir con \u00e9xito el algoritmo que m\u00e1s se adapta a nuestras necesidades es:<\/p>\n<ul>\n<li>Determinar qu\u00e9 queremos conseguir<\/li>\n<li>Ver qu\u00e9 datos disponemos<\/li>\n<\/ul>\n<p>Una vez que se tienen claros estos dos puntos y conociendo los algoritmos de machine learning existentes, podremos escoger el que mejor se adapte a nuestras necesidades. <br \/>Por ejemplo, si queremos saber qui\u00e9n ha escrito un texto, nuestro algoritmo ser\u00eda Naive Bayes, sin embargo, si queremos saber d\u00f3nde poner geogr\u00e1ficamente dos hospitales en un territorio y queremos que est\u00e9n en los puntos m\u00e1s cercanos posibles a los mayores n\u00facleos de poblaci\u00f3n, nuestro algoritmo es K-means.<\/p>\n<p>Si quieres conocer m\u00e1s sobre anal\u00edtica avanzada descubre\u00a0nuestro apartado de\u00a0<a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/consultoria-datos\/analitica-avanzada\">anal\u00edtica avanzada<\/a>\u00a0de datos.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"En_la_proxima_entrada%E2%80%A6\"><\/span>En la pr\u00f3xima entrada&#8230;<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>En el caso que trataremos en el pr\u00f3ximo post, realizaremos una predicci\u00f3n de consumos. Partiendo de consumos pasados, trataremos de predecir los futuros y ver c\u00f3mo se ajusta nuestra predicci\u00f3n a la realidad. Os invitamos a visitar nuestro <a href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/blog\">blog <\/a>durante la espera.<\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"COMPARTE_ESTE_POST\"><\/span>COMPARTE ESTE POST<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00a0A lo largo de las pr\u00f3ximas semanas, desde LIS-Solutions publicaremos una serie de post relacionados con diferentes algoritmos utilizados en Machine Learning. 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