¡10 algoritmos de aprendizaje automático que dominarán el 2023!

Conviértase en un mago del aprendizaje automático dominando estos 10 algoritmos.

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METROachine Learning ha recorrido un largo camino en los últimos años, y ahora su aplicación en varios campos se ha disparado. Desde Chat-GPT hasta DALL.E 2, cada aplicación utiliza algoritmos de aprendizaje automático para brindarnos los mejores resultados y permitirnos resolver problemas complejos de manera más eficiente y precisa. En esta publicación de blog, compartiré los 10 algoritmos de aprendizaje automático más prometedores que pueden dominar el futuro. Desde los algoritmos más fundamentales hasta los más recientes, esta publicación de blog le proporcionará una descripción general de los algoritmos de aprendizaje automático que debe vigilar en 2023. Comencemos con el blog sin más preámbulos.

  • Redes adversarias generativas (GAN)
    Las redes adversarias generativas han tomado a todos por sorpresa con su capacidad para generar contenido nuevo y crear música e incluso arte que compite con los creadores humanos. Muchos creadores lo utilizan para generar ideas creativas y llevar su arte al siguiente nivel. Una aplicación popular de GAN que ha conquistado Internet durante el último año es Chat-GPT. Este último algoritmo de vanguardia estará a la vanguardia de la innovación en el futuro.
  • Redes neuronales convolucionales (CNN)
    Este algoritmo de aprendizaje profundo puede ver e interpretar el mundo que nos rodea. Está modelado de la misma manera que el cerebro humano procesa la información visual. Pueden identificar texturas, caras, patrones, etc. en imágenes con notable precisión y velocidad. Esto los hace esenciales en los campos de reconocimiento de imágenes, visión artificial y robótica. En el caso de que esté interesado en la creación de automóviles autónomos, esta herramienta es una necesidad absoluta.
  • Redes neuronales recurrentes (RNN)
    ¿Alguna vez se preguntó cómo los chatbots pueden conversar con usted como un ser humano? Bueno, los RNN lo hacen posible. Este algoritmo de aprendizaje profundo tiene la capacidad de predecir la siguiente palabra que va a escribir, corregir errores gramaticales e incluso generar texto o música completamente nuevos, lo que los convierte en una herramienta esencial para el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la previsión de series temporales, Generación de Música y Subtitulado de Imágenes.
  • Codificadores automáticos
    Los codificadores automáticos también pueden denominarse «científicos de datos artificiales», ya que pueden extraer las características más relevantes de los datos sin procesar sin humanos. Se han convertido en una parte insustituible del aprendizaje no supervisado. Puede comprimir y descomprimir datos, proporcionar una representación significativa de los datos originales e identificar patrones y conocimientos de conjuntos de datos grandes y complejos. Ahora se utilizan ampliamente en la compresión de datos y la detección de anomalías.
  • Árboles de decisión
    Este algoritmo se considera uno de los algoritmos más simples pero fundamentales en Machine Learning. Funciona según el principio de “Divide y conquistaras». Divide los problemas complejos en problemas más pequeños y manejables. Estos se utilizan para clasificar datos y tomar decisiones. Dado que son interpretables, también pueden proporcionar razones para sus decisiones. Forma la base de otros modelos famosos como Random Forest, que nos lleva al siguiente algoritmo de la lista.
  • Bosque aleatorio
    “Solos podemos hacer tan poco; juntos podemos hacer mucho”. Una cita de Helen Keller proporciona la descripción más precisa y hermosa de Random Forest. Al aprovechar el poder de múltiples árboles de decisión, el modelo Random Forest proporciona mejores resultados que un único árbol de decisión. Estos se utilizan en una variedad de aplicaciones, como la predicción de la rotación de clientes, la detección de fraudes, la detección de enfermedades, etc.
  • Agrupación de K-Means
    El algoritmo más fundamental y simple en el aprendizaje no supervisado es, sin embargo, muy poderoso. Este algoritmo agrupa los puntos de datos en función de sus similitudes, lo que lo hace muy útil en tareas como la segmentación del mercado, la creación de perfiles de clientes, etc. Puede brindarnos información útil y ayudarnos a tomar decisiones informadas.
  • Máquinas de vectores de soporte (SVM)
    Un algoritmo de aprendizaje automático supervisado creado por Hava Siegelmann y Vladimir Vapnik. Es bien conocido por su capacidad para manejar conjuntos de datos de alta dimensión y proporcionar resultados con una precisión y velocidad notables. Se usa comúnmente en biología computacional, detección de correo electrónico no deseado, reconocimiento de escritura a mano, categorización de genes, etc. El paso más crítico para aplicar el algoritmo SVM a su conjunto de datos es encontrar el mejor kernel. Encontrar el núcleo correcto puede brindarle las predicciones más precisas.
  • Análisis de componentes principales (PCA)
    Es un algoritmo muy importante y conocido en el análisis de datos. Es una técnica de reducción de dimensionalidad que nos ayuda a eliminar características no esenciales en el conjunto de datos y enfocarnos en las relevantes. Al reducir la cantidad de variables, no solo reduce el tiempo y la complejidad de ejecutar un algoritmo en el conjunto de datos, sino que también aumenta el rendimiento del modelo.
  • Regresión logística
    Por último, pero no menos importante, tenemos la regresión logística. Este es un algoritmo simple y fundamental pero versátil. Lo que lo hace poderoso es su capacidad para modelar relaciones complejas entre variables que tienen relaciones lineales o no lineales. Se utiliza principalmente en problemas de clasificación binaria como la predicción de enfermedades, la detección de intrusiones, etc. También es un modelo altamente interpretable, es decir, puede explicar los factores subyacentes que afectaron la decisión. Lo he cubierto en detalle aquí.
  • Gracias por leer este blog. Espero que lo hayas encontrado informativo y útil.

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