Comprende Principal Component Analysis

En este artículo veremos una herramienta muy importante para nuestro kit de Machine Learning y Data Science: PCA para Reducción de dimensiones. Como bonus-track veremos un ejemplo rápido-sencillo en Python usando Scikit-learn.

Introducción a PCA

Imaginemos que queremos predecir los precios de alquiler de vivienda del mercado. Al recopilar información de diversas fuentes tendremos en cuenta variables como tipo de vivienda, tamaño de vivienda, antigüedad, servicios, habitaciones, con/sin jardín, con/sin piscina, con/sin muebles  pero también podemos tener en cuenta la distancia al centro, si hay colegio en las cercanías, o supermercados, si es un entorno ruidoso, si tiene autopistas en las cercanías, la “seguridad del barrio”, si se aceptan mascotas, tiene wifi, tiene garaje, trastero… y seguir y seguir sumando variables.

Es posible que cuanta más (y mejor) información, obtengamos una predicción más acertada. Pero también empezaremos a notar que la ejecución de nuestro algoritmo seleccionado (regresión lineal, redes neuronales, etc.) empezará a tomar más y más tiempo y recursos. Es posible que algunas de las variables sean menos importantes y no aporten demasiado valor a la predicción. También podríamos acercarnos peligrosamente a causar overfitting al modelo.

¿No sería mejor tomar menos variables, pero más valiosas?

Continue reading “Comprende Principal Component Analysis”

¿Comprar casa o Alquilar? Naive Bayes usando Python

Hoy veremos un nuevo ejercicio práctico, intentando llevar los algoritmos de Machine Learning a ejemplos claros y de la vida real, repasaremos la teoría del Teorema de Bayes de estadística para poder tomar una decisión muy importante: ¿me conviene comprar casa ó alquilar?

Veamos si la Ciencia de Datos nos puede ayudar a resolver el misterio… ¿Si alquilo estoy tirando el dinero a la basura? ó ¿Es realmente conveniente pagar una hipoteca durante el <<resto de mi vida>>?

Si bien tocaremos el tema livianamente -sin meternos en detalles como intereses de hipotecas variable/fija, porcentajes, comisiones de bancos,etc- haremos un planteo genérico para obtener resultados y tomar la mejor decisión dada nuestra condición actual.

En artículos pasados vimos diversos algoritmos Supervisados del Aprendizaje Automático que nos dejan clasificar datos y/o obtener predicciones o asistencia a la toma de decisiones (árbol de decisión, regresión logística y lineal, red neuronal). Por lo general esos algoritmos intentan minimizar algún tipo de coste iterando las entradas y las salidas y ajustando internamente las “pendientes” ó “pesos” para hallar una salida. Esta vez, el algoritmo que usaremos se basa completamente en teoría de probabilidades  y obteniendo resultados estadísticos. ¿Será suficiente el Teorema de Bayes para obtener buenas decisiones? Veamos!

Continue reading “¿Comprar casa o Alquilar? Naive Bayes usando Python”

Clasificar con K-Nearest-Neighbor ejemplo en Python

K-Nearest-Neighbor es un algoritmo basado en instancia de tipo supervisado de Machine Learning. Puede usarse para clasificar nuevas muestras (valores discretos) o para predecir (regresión, valores continuos). Al ser un método sencillo, es ideal para introducirse en el mundo del  Aprendizaje Automático. Sirve esencialmente para clasificar valores buscando los puntos de datos “más similares” (por cercanía) aprendidos en la etapa de entrenamiento (ver 7 pasos para crear tu ML) y haciendo conjeturas de nuevos puntos basado en esa clasificación.

A diferencia de K-means, que es un algoritmo no supervisado y donde la “K” significa la cantidad de “grupos” (clusters) que deseamos clasificar, en K-Nearest Neighbor la “K” significa la cantidad de “puntos vecinos” que tenemos en cuenta en las cercanías para clasificar los “n” grupos -que ya se conocen de antemano, pues es un algoritmo supervisado-.

¿Qué es el algoritmo k-Nearest Neighbor ?

Continue reading “Clasificar con K-Nearest-Neighbor ejemplo en Python”

Regresión Lineal en español con Python

¿Qué es la regresión lineal?

La regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza en Machine Learning y en estadística. En su versión más sencilla, lo que haremos es “dibujar una recta” que nos indicará la tendencia de un conjunto de datos continuos (si fueran discretos, utilizaríamos Regresión Logística).

En estadísticas, regresión lineal es una aproximación para modelar la relación entre una variable escalar dependiente “y” y una o mas variables explicativas nombradas con “X”.

Recordemos rápidamente la fórmula de la recta:

Y = mX + b

Donde Y es el resultado, X es la variable, m la pendiente (o coeficiente) de la recta y b la constante o también conocida como el “punto de corte con el eje Y” en la gráfica (cuando X=0)

Aqui vemos un ejemplo donde vemos datos recabados sobre los precios de las pizzas en Dinamarca (los puntos en rojo) y la linea negra es la tendencia. Esa es la línea de regresión que buscamos que el algoritmo aprenda y calcule sólo.

¿Cómo funciona el algoritmo de regresión lineal en Machine Learning?

Continue reading “Regresión Lineal en español con Python”

Arbol de Decisión en Python: Clasificación y predicción.

En este artículo describiremos rápidamente en qué consisten y cómo funcionan los árboles de decisión utilizados en Aprendizaje Automático y nos centraremos en un divertido ejemplo en Python en el que analizaremos a los cantantes y bandas que lograron un puesto número uno en las listas de Billboard Hot 100 e intentaremos predecir quién será el próximo Ed Sheeran a fuerza de Inteligencia Artificial. Realizaremos Gráficas que nos ayudarán a visualizar los datos de entrada y un grafo para interpretar el árbol que crearemos con el paquete Scikit-Learn. Comencemos!

¿Qué es un árbol de decisión?

Los arboles de decisión son representaciones gráficas de posibles soluciones a una decisión basadas en ciertas condiciones, es uno de los algoritmos de aprendizaje supervisado más utilizados en machine learning y pueden realizar tareas de clasificación o regresión (acrónimo del inglés CART). La comprensión de su funcionamiento suele ser simple y a la vez muy potente.

Utilizamos mentalmente estructuras de árbol de decisión constantemente en nuestra vida diaria sin darnos cuenta:

Continue reading “Arbol de Decisión en Python: Clasificación y predicción.”

Aprendizaje Profundo: una Guía rápida

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:

Continue reading “Aprendizaje Profundo: una Guía rápida”

Principales Algoritmos usados en Machine Learning

En esta etapa de estudio sobre el Aprendizaje Automático me he topado con diversos algoritmos que voy reutilizando para la resolución de problemas y que se repiten con mayor frecuencia. Realizaré un listado con una breve descripción de los principales algoritmos utilizados en Machine Learning. Además cada uno contará con enlaces a ejemplos de desarrollo en código Python. Con el tiempo, agregaré mis propios ejemplos en español. También te recomiendo leer mi artículo sobre Deep Learning.

Empecemos!

Algoritmos de Regresión

Algoritmos de Regresión
Algoritmos de Regresión, Logístico o Lineal. Nos ayudan a clasificar o predecir valores. Se intentará compensar la mejor respuesta a partir del menor error.

Los algoritmos de Regresión modelan la relación entre distintas variables (features) utilizando una medida de error que se intentará minimizar en un proceso iterativo para poder realizar predicciones “lo más acertadas posible”. Se utilizan mucho en el análisis estadístico. El ejemplo clásico es la predicción de precios de Inmuebles a partir de sus características: cantidad de ambientes del piso, barrio, distancia al centro, metros cuadrados del piso, etc.
Los Algoritmos más usados de Regresión son:

Algoritmos basados en Instancia

Continue reading “Principales Algoritmos usados en Machine Learning”

7 pasos del Machine Learning para construir tu máquina

Describiré los 7 pasos genéricos que debes seguir para construir tu propia Inteligencia Artificial con Machine Learning.

Paso 1: Colectar Datos

Dada la problemática que deseas resolver, deberás investigar y obtener datos que utilizaras para alimentar a tu máquina. Importa mucho la calidad y cantidad de información que consigas ya que impactará directamente en lo bien o mal que luego funcione nuestro modelo. Puede que tengas la información en una base de datos ya existente o que la debas crear desde cero. Si es un pequeño proyecto puedes crear una planilla de cálculos que luego se exportará fácilmente como archivo csv. También es frecuente utilizar web scraping para recopilar información de manera automática de diversas fuentes (y/o servicios rest/ APIs).

Paso 2: Preparar los datos

Es importante mezclar “las cartas” que obtengas ya que el orden en que se procesen los datos dentro de tu máquina no debe de ser determinante.
También es un buen momento para hacer visualizaciones de nuestros datos y revisar si hay correlaciones entre las distintas características (“features”, suelen ser las columnas de nuestra base datos o archivo) que obtuvimos. Habrá que hacer Selección de Características, pues las que elijamos impactarán directamente en los tiempos de ejecución y en los resultados, también podremos hacer reducción de dimensiones aplicando PCA si fuera necesario. Deberemos tener balanceada la cantidad de datos que tenemos para cada resultado, para que sea representativo, ya que si no, el aprendizaje podrá ser tendencioso hacia un tipo de respuesta y cuando nuestro modelo intente generalizar el conocimiento fallará.
También deberemos separar los datos en en dos grupos: uno para entrenamiento y otro para evaluación del modelo. Podemos fraccionar aproximadamente en una proporción de 80/20 pero puede variar según el caso y el volumen de datos que tengamos.
En esta etapa también podemos preprocesar nuestros datos normalizando, eliminar duplicados y hacer corrección de errores.

Paso 3: Elegir el modelo

Continue reading “7 pasos del Machine Learning para construir tu máquina”