¿Qué debo aprender antes del aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (ML) tiene un impacto significativo en diversas industrias. Su capacidad para analizar datos y predecir resultados crea nuevas oportunidades en campos como la atención sanitaria y las finanzas. Sin embargo, es importante establecer una base sólida antes de profundizar en el aprendizaje automático. Este artículo describirá los requisitos previos necesarios y mostrará cómo un campamento de entrenamiento sobre ciencia de datos e inteligencia artificial puede ayudarlo en su viaje hacia el aprendizaje automático.

1. Matemáticas: el núcleo del aprendizaje automático

Los algoritmos de aprendizaje automático están profundamente arraigados en las matemáticas. Para comprender y aplicar estos modelos de manera efectiva, es bueno comprender conceptos matemáticos fundamentales:

Álgebra lineal: en particular, el aprendizaje profundo se basa en el álgebra lineal dentro de los modelos de aprendizaje automático. Comprender vectores, matrices y operaciones matriciales puede ayudar a comprender cómo los algoritmos procesan los datos.
Cálculo: comprender cómo se optimizan los algoritmos requiere una sólida comprensión del cálculo, particularmente del cálculo diferencial. Por ejemplo, el descenso de gradiente utiliza derivadas para minimizar el error de predicción de un modelo.
Probabilidad y estadística: el aprendizaje automático se basa en el pensamiento probabilístico para generar predicciones. Para evaluar la incertidumbre en los modelos, es fundamental comprender conceptos como la probabilidad condicional, el teorema de Bayes y diversas distribuciones.

Si bien estos conceptos pueden parecer complejos, se introducen de manera práctica en programas de ciencia de datos como el Bootcamp de ciencia de datos e inteligencia artificial en Code Labs Academy, donde los estudiantes pueden ver las aplicaciones inmediatas de las matemáticas en proyectos del mundo real.

2. Habilidades de programación: la columna vertebral del aprendizaje automático

La implementación de modelos de aprendizaje automático requiere algunas habilidades de programación. Python para ciencia de datos es el lenguaje más utilizado en este campo debido a su naturaleza fácil de usar y su amplio soporte de biblioteca. Es necesaria una comprensión fundamental de Python para aprender a gestionar eficazmente grandes conjuntos de datos. Con paquetes como NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow y PyTorch, Python se destaca como el lenguaje preferido para el aprendizaje automático.

3. Manipulación de datos: preparación de sus datos para el aprendizaje automático

El aprendizaje automático requiere datos y, para garantizar su eficacia, a menudo requiere limpieza y transformación.

Tratamiento de datos: los datos rara vez llegan en perfectas condiciones. Antes de poder usarlo en sus modelos, debe abordar los valores faltantes, los valores atípicos y las inconsistencias. Pandas es una herramienta importante para este proceso.
Visualización de datos: para identificar tendencias, patrones y valores atípicos en sus datos, es importante visualizarlos mediante gráficos y tablas. Bibliotecas como Matplotlib y Seaborn facilitan la exploración de sus datos y la selección de funciones.

4. Conceptos básicos de aprendizaje automático

Antes de profundizar en modelos más complejos, resulta útil comprender algunos conceptos básicos del aprendizaje automático:

Aprendizaje supervisado versus no supervisado: En el aprendizaje supervisado trabajamos con datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado se basa en datos no etiquetados. Cada enfoque tiene diferentes propósitos en tareas de clasificación y agrupación.
Capacitación, validación y pruebas: para garantizar que los modelos funcionen de manera efectiva en escenarios del mundo real, se deben probar, validar y entrenar con datos invisibles. La división de sus datos en conjuntos de prueba, validación y entrenamiento ayuda a garantizar que el modelo se generalice bien y reduce el riesgo de sobreajuste.
Sobreajuste y desajuste: un modelo se considera sobreajustado si tiene un rendimiento excelente con los datos de entrenamiento pero tiene dificultades con los datos nuevos, mientras que se considera insuficiente si es demasiado simple. La clave para construir modelos eficaces reside en encontrar el equilibrio adecuado entre sesgo y varianza.

5. Introducción a los algoritmos clave de aprendizaje automático

Después de dominar los conceptos básicos, podrá explorar algoritmos de aprendizaje automático más complejos:

Regresión lineal: este método para predecir variables continuas es simple, pero esencial. Sirve como base para técnicas más avanzadas y probablemente sea uno de los primeros modelos que encontrará.
Regresión logística: al resolver problemas con resultados categóricos, la regresión logística es esencial. Se utiliza con frecuencia para tareas de clasificación binaria.
Árboles de decisión: los árboles de decisión son fáciles de entender e implementar porque dividen los datos según los valores de las características. Se pueden aplicar tanto a tareas de regresión como de clasificación.
K-Vecinos más cercanos (KNN): KNN es un algoritmo simple que realiza predicciones basadas en la proximidad de puntos de datos en el espacio de características.

6. Comience con un Bootcamp

Un programa de aprendizaje estructurado como el bootcamp de ciencia de datos e inteligencia artificial en Code Labs Academy puede brindarte la orientación y la claridad que necesitas si deseas sumergirte en aprendizaje automático pero no sé por dónde empezar. Si no está seguro de los costos y de lo que implica exactamente el bootcamp, consulte este artículo explicándolo todo detalladamente.

¿Por qué elegir un Bootcamp en línea?

Plan de estudios integral: adquiera conocimientos básicos en un solo lugar que cubra temas como álgebra, programación, manipulación de datos y aprendizaje automático.
Aprendizaje práctico: participe en proyectos prácticos que reflejen los desafíos comerciales.
Tutoría: además de las lecciones incluidas durante un bootcamp, recibirás asesoramiento personalizado y apoyo de tus instructores experimentados.
Orientación profesional:Obtenga apoyo para crear su cartera y prepararse para una carrera en ciencia de datos o inteligencia artificial.

Para comenzar su viaje en el campo del aprendizaje automático, es importante tener conocimientos sólidos en matemáticas, programación, procesamiento de datos y los conceptos fundamentales del aprendizaje automático. Al dominar estas áreas, se preparará para el éxito como profesional del aprendizaje automático. Con el aprendizaje estructurado y la experiencia práctica de los bootcamps en línea, estará en el mejor camino hacia una carrera gratificante en ciencia de datos o inteligencia artificial.

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