Qué es overfitting y underfitting y cómo solucionarlo

Posted on December 12, 2017 by Na8

Las principales causas al obtener malos resultados en Machine Learning son el overfitting o el underfitting de los datos. Cuando entrenamos nuestro modelo intentamos “hacer encajar” -fit en inglés- los datos de entrada entre ellos y con la salida. Tal vez se pueda traducir overfitting como “sobreajuste” y underfitting como “subajuste” y hacen referencia al fallo de nuestro modelo al generalizar -encajar- el conocimiento que pretendemos que adquieran. Lo explicaré a continuación con un ejemplo.

Generalización del Conocimiento

Como si se tratase de un ser humano, las máquinas de aprendizaje deberán ser capaces de generalizar conceptos. Supongamos que vemos un perro Labrador por primera vez en la vida y nos dicen “eso es un perro”. Luego nos enseñan un Caniche y nos preguntan: ¿eso es un perro? Diremos “No”, pues no se parece en nada a lo que aprendimos anteriormente. Ahora imaginemos que nuestro tutor nos muestra un libro con fotos de 10 razas de perros distintas. Cuando veamos una raza de perro que desconocíamos seguramente seremos capaces de reconocer al cuadrúpedo canino al tiempo de poder discernir en que un gato no es un perro, aunque sea peludo y tenga 4 patas.

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Aprendizaje Profundo: una Guía rápida

Posted on November 14, 2017 by Na8

Explicando Deep Learning y Redes Neuronales -sin código-

Intentaré explicar brevemente en qué consiste el Deep Learning ó Aprendizaje Profundo utilizado en Machine Learning describiendo sus componentes básicos.

Conocimientos Previos

Daré por sentado que el lector ya conoce la definición de Machine Learning y sus principales aplicaciones en el mundo real y el panorama de algoritmos utilizados con mayor frecuencia. Nos centraremos en Aprendizaje Profundo aplicando Redes Neuronales Artificiales.

Entonces, ¿cómo funciona el Deep Learning? Mejor un Ejemplo

El Aprendizaje Profundo es un método del Machine Learning que nos permite entrenar una Inteligencia Artificial para obtener una predicción dado un conjunto de entradas. Esta inteligencia logrará un nivel de cognición por jerarquías. Se puede utilizar Aprendizaje Supervisado o No Supervisado.

Explicaré como funciona el Deep Learning mediante un ejemplo hipotético de predicción sobre quién ganará el próximo mundial de futbol. Utilizaremos aprendizaje supervisado mediante algoritmos de Redes Neuronales Artificiales.

Para lograr las predicciones de los partidos de fútbol usaremos como ejemplo las siguientes entradas:

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Aplicaciones del Machine Learning

Posted on September 5, 2017 by Na8

Para comentar las diversas aplicaciones del ML primero vamos a diferenciar entre el Aprendizaje Supervisado y No Supervisado y el Aprendizaje por Refuerzo.

Aprendizaje Supervisado

En el Aprendizaje Supervisado los datos para el entrenamiento incluyen la solución deseada, llamada “etiquetas” (labels). Un claro ejemplo es al clasificar correo entrante entre Spam o no. Entre las diversas características que queremos entrenar deberemos incluir si es correo basura o no con un 1 o un 0. Otro ejemplo son al predecir valores numéricos por ejemplo precio de vivienda a partir de sus características (metros cuadrados, nº de habitaciones, incluye calefacción, distancia del centro, etc.) y deberemos incluir el precio que averiguamos en nuestro set de datos.

Los algoritmos más utilizados en Aprendizaje Supervisado son:

k-Nearest Neighbors – Ejercicio en Python
Linear Regression – Nuevo! Ejercicio Python paso a paso
Logistic Regression – Ejemplo en Python
Support Vector Machines
Bayesian Classifiers – Teoría y Ejemplo en Python
Decision Tress and Random Forest – Ejemplo árbol en español
Neural Networks – Nuevo! Sencillo ejemplo Python Keras en 15 líneas
Deep Learning

Aprendizaje No Supervisado

En el aprendizaje No Supervisado los datos de entrenamiento no incluyen Etiquetas y el algoritmo intentará clasificar o descifrar la información por sí solo. Un ejemplo en el que se usa es para agrupar la información recolectada sobre usuarios en una Web o en una app y que nuestra Inteligencia detecte diversas características que tienen en común.

Los algoritmos más importantes de Aprendizaje No supervisado son:

Aprendizaje por Refuerzo

Nuestro sistema será un “agente autónomo” que deberá explorar “un espacio” desconocido y determinar las acciones a llevar a cabo mediante prueba y error. Aprenderá por sí mismo obteniendo premios -recompensas- y penalidades la forma óptima para recorrer un camino, resolver un puzzle o comportarse por ejemplo en el Pac Man o en el Flappy Bird. Creará la mejor estrategia posible (políticas) para obtener la mayor recompensa posible en tiempo y forma. Las políticas definirán qué acciones tomar ante cada situación a la que se enfrente.

Los modelo más utilizados son:

Q-Learning basado en Procesos de Decisión de Markov (MDP: Markov Decision Process)

Aplicaciones de ML y Ejemplos

Las aplicaciones más frecuentes del Machine Learning son:

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¿Qué es Machine Learning? Una definición

Posted on August 27, 2017 by Na8

A partir de mi experiencia en diversos cursos, artículos y lecturas voy a describir qué es el Machine Learning. Veremos algunas definiciones ya existentes. Este es un compilado que intentará dar mejor comprensión sobre esta revolucionaria materia.

Definiendo Machine Learning

El Machine Learning -traducido al Español como “Aprendizaje Automático”- es un subcampo de la Inteligencia Artificial que busca resolver el “cómo construir programas de computadora que mejoran automáticamente adquiriendo experiencia”.

Esta definición indica que el programa que se crea con ML no necesita que el programador indique explícitamente las reglas que debe seguir para lograr su tarea si no que este mejora automáticamente.

Grandes volúmenes de datos están surgiendo de diversas fuentes en los últimos años y el Aprendizaje Automático relacionado al campo estadístico consiste en extraer y reconocer patrones y tendencias para comprender qué nos dicen los datos. Para ello, se vale de algoritmos que pueden procesar Gygas y/o Terabytes y obtener información útil.