4 Algoritmos de Machine Learning que DEBES SABER
💻 En esta entrega, exploraremos el emocionante mundo de los algoritmos de Machine Learning más utilizados. Si estás ansioso por adentrarte en este fascinante tema, ¡Mucha atención!
🚀 El Machine Learning se ha convertido en una herramienta esencial para extraer información valiosa y tomar decisiones basadas en datos.
👇Aquí presentamos los algoritmos más populares que debes conocer:
1. K-Nearest Neighbor (KNN)
🔍 También llamado K-vecino más cercano, clasifica objetos desconocidos. Este algoritmo se basa en que los objetos similares tienden a pertenecer a la misma clase. KNN identifica grupos formados por puntos de datos similares y clasifica nuevos objetos basándose en la proximidad con los vecinos más cercanos.
💡 EJEMPLO:
Imagina que estás clasificando imágenes y quieres saber si una nueva imagen es un gato o un perro. KNN te ayudaría a determinarlo al comparar la imagen con otras imágenes previamente etiquetadas.
2. Regresión Lineal (Linear Regression)
🔍 Es un algoritmo supervisado que sirve para establecer una relación lineal entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Es decir, nos permite predecir un valor numérico continuo basado en una o más variables de entrada.
💡 EJEMPLO:
Si tienes datos sobre el tamaño de una casa y su precio de venta, puedes utilizar la regresión lineal para predecir el precio de una casa en función de su tamaño. Este algoritmo es ampliamente utilizado en pronósticos, análisis de tendencias y evaluación de impacto.
3. Árbol de decisiones (Decision Tree)
🔍Es es un algoritmo intuitivo que simula nuestra forma de tomar decisiones en la vida diaria. Es utilizado para resolver problemas complejos y su interpretación es fácilmente comprensible. Cada nodo representa una pregunta o condición, y cada rama representa una decisión o resultado posible.
💡EJEMPLO
Imagina que quieres decidir qué película ver esta noche. Comienzas con una pregunta como “¿Quieres ver una comedia?” y, en función de tu respuesta, sigues haciendo preguntas más específicas hasta llegar aún.
4. Naïve Bayes
🔍 Es un algoritmo utilizado para hacer predicciones basadas en un conjunto de datos extenso. Se basa en el teorema de Bayes y utiliza la probabilidad condicional para calcular la probabilidad de que un evento ocurra dado un conjunto de observaciones.
💡EJEMPLO
En la clasificación de correos electrónicos como spam o no spam. Naïve Bayes puede analizar las características de un correo electrónico, como las palabras utilizadas y su frecuencia, y determinar la probabilidad de que sea spam o no.
En futuras ediciones…
💻 Sabemos que estas definiciones pueden quedar un poco cortas, por ello en futuras ediciones, nos adentraremos en cada uno de estos algoritmos, brindando consejos y casos de estudio para que puedas aplicarlos en tu propio trabajo.
Recuerda
💡Los datos están al alcance de todos. A través del Machine Learning, puedes desbloquear su potencial y obtener información valiosa para la toma de decisiones fundamentadas.
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