[ML-201] Machine Learning: Fundamentos Prácticos: Técnicas Aplicadas de Aprendizaje Supervisado

La Inteligencia Artificial no funciona por arte de magia. Detrás de cada recomendación, asistente virtual o traductor automático, hay un proceso que permite a las máquinas aprender a partir de datos. A esto lo llamamos Machine Learning (Aprendizaje Automático). Verás que no necesitas ser expert@ en matemáticas para entender los conceptos clave y dar tus primeros pasos.

El Proceso de Machine Learning

🔄 Construir un modelo de Machine Learning es como preparar una receta de cocina: Cada paso importa y contribuye al resultado final. Aquí te presentamos el proceso general:

1. Definición del problema y recolección de datos

Todo comienza con una pregunta concreta:

¿Podemos predecir si una persona comprará un producto? ¿Es posible detectar si un correo es spam?

Para responderla, necesitamos datos reales. Esos datos pueden venir de encuestas, sensores, registros de ventas, formularios en línea, etc. Sin datos, no hay aprendizaje.

2. Preprocesamiento de datos

Los datos crudos, tal como llegan, suelen estar incompletos o desordenados. Aquí los preparamos:

• Corregimos errores
• Rellenamos valores faltantes
• Transformamos textos o fechas en números

Este paso es como limpiar y cortar los ingredientes antes de cocinar.

3. Modelado y evaluación

Ahora sí, construimos el modelo: una especie de "cerebro digital" que aprende a detectar patrones en los datos. Usamos algoritmos (es decir, métodos que siguen reglas matemáticas) para entrenarlo y luego evaluamos qué tan bien lo hace.

Es como entrenar a un perro: le das ejemplos (datos) y luego pruebas si aprendió.

4. Despliegue del modelo

Si el modelo aprende bien, se puede usar en la vida real: en una app, una página web, o como parte de un sistema. A esto le llamamos despliegue. Es el momento en que el modelo sale del laboratorio y comienza a trabajar.

🧩 Técnicas de Aprendizaje Supervisado

Uno de los enfoques más usados en Machine Learning es el aprendizaje supervisado. Aquí el modelo aprende a partir de ejemplos con respuestas correctas.

Imagina que tienes un montón de imágenes de perros y gatos, y cada imagen ya está etiquetada como "perro" o "gato". El modelo aprende a diferenciarlos mirando esas etiquetas.

📉 Algoritmos de regresión

Estos modelos predicen valores numéricos.

• Regresión lineal: Predice un valor continuo, como el precio de una casa.
• Regresión logística: Ayuda a predecir sí/no, como si alguien comprará o no un producto.

🔍 Algoritmos de clasificación

Estos modelos aprenden a poner cosas en categorías.

• Árboles de decisión: Siguen preguntas tipo "¿sí o no?" para llegar a una conclusión.
• KNN (K-vecinos más cercanos): Clasifica algo nuevo basándose en lo más parecido que ya conoce.
• SVM (Máquinas de Vectores de Soporte): Encuentra la mejor forma de separar categorías.

✅ Validación y Evaluación

Una vez entrenado el modelo, necesitamos ver si realmente aprendió bien.

• Validación cruzada (cross-validation): Separa los datos en partes para entrenar y probar, asegurando que el modelo no memorice.
• Métricas de rendimiento: Son como "boletines de notas" para el modelo: nos dicen si acierta mucho, poco o se confunde seguido.

📊 Algunas métricas comunes: precisión, exactitud, sensibilidad, entre otras.

💡 Recuerda:

• No necesitas saber todo de golpe. Aprender IA es un camino, no una carrera.
• Es normal no entender todo al principio. Lo importante es explorar, pensar, practicar y preguntar.
• Las herramientas actuales te permiten construir modelos sin programar. ¡Tú también puedes!

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