Entendiendo que el Machine Learning se trata de la capacidad que posee una máquina o software para lograr aprender mediante sistemas adaptables. A ciertos algoritmos con respecto a la programación, así como, a las entradas de datos al sistema. Las tecnologías que trabajan en conjunto con esta disciplina permite que se realicen una serie de operaciones de forma autómata.
Tomando en cuenta que no existe la necesidad de que exista una intervención humana, lo que supone además una de las mejores ventajas. Cuando el fin es controlar una gran cantidad de información y datos de manera eficaz. Asimismo, este sistema posee la capacidad de identificar una serie de patrones que pueden resultar complejos de manejar.
El Machine Learning hace gran parte de las acciones por cuenta propia. Logra obtener cálculos según como se encuentren los cálculos los cuales son recopilados en el sistema. Por lo que a medida que se obtengan mayor cantidad de datos los resultados serán mucho más satisfactorios.
Para que las tareas sean realmente efectivas, es imprescindible poseer librerías que le permiten a determinados lenguajes de programación abordar las tareas de manera eficiente. En donde se lleven a cabo la realización de regresiones básicas hasta los debidos entrenamientos neuronales de redes mucho más complejas.
Grandes librerías de Machine Learning
Existe una gran variedad de librerías disponibles para el Machine Learning, la elección ya queda de parte de las necesidades de uso. Así como, de las funciones que deba cumplir, según sean las habilidades de cada una y las carencias de personalización. Machine learning posee una gran cantidad de algoritmos que resultan ser complejos en donde se incluyen procedimientos matemáticos.
Las librerías permiten integrar rutinas y funciones escritas en un expreso idioma. Facilitando la labor de los desarrolladores, en donde las tareas a efectuar son confusas. Sin embargo, es necesario conocer como funciona el flujo de trabajo de Machine Learning, lo que permitirá comprender efectivamente su funcionamiento.
Flujo de trabajo de Machine Learning
El flujo de trabajo que debe aplicarse para el Machine learning se da en cuatro pasos fundamentales. Los cuales se encuentran basados en la recolección de los datos, la representación de estos, el aprendizaje y la evaluación del modelo que emplea.
- Recolección de los datos: existe un sin fin de datos que pueden ser integrados, provenientes de datos públicos. Asñi como, de bases de datos empresariales o inclusive datos que se encuentran en la red y puede llegar a obtenerse. En esta etapa se debe hacer la unión de estos datos que se generan en las diferentes bases de datos.
- Representación: No existe una única manera de representar los datos, existen diferentes características que se pueden integrar, objetos o ejemplos. Lo importante es que dichas características sean relevantes para el entrenamiento del modelo.
- Aprendizaje: es preciso de la elección de un algoritmo que logre alimentarse con datos de entrenamiento. Dando como resultado la obtención de un modelo que genera predicciones basadas en los datos.
- Evaluación del modelo: cuando se hace uso de los datos basados en una predicción generada. Por un modelo se puede llegar a cotejar con aquellos datos que fueron usados en los algoritmos originales. Para obtener métricas de rendimiento y si realmente el modelo aplicado es el más eficaz.
Algunas de las librerías aplicables
Dentro de las librerías para Machine Learning, existe una serie de las mismas. Las cuales fácilmente pueden aplicarse y brindan las facilidades que son imprescindibles en las labores.
Keras
Es una de las librerías para Machine Learning escrita en Python, la cual ha sido diseñada exclusivamente para trabajar con las redes neuronales. Es posible con esta crear de manera muy simple, ciertos prototipos. La obtención de los resultados es precisa y rápida, lo que minimiza el tiempo de retraso.
Pytorch en Machine Learning
Framework de Python que hace posible la ampliación del Deep learning, que permite acelerar la GPU. Esta librería permite hacer uso de grafos computacionales de manera dinámica, al mismo tiempo, hacen uso de un lenguaje y como Python un grafo computacional. El fin es lograr mayor optimización y eficiencia.
TensorFlow
Cuando los procesos son realmente complejos. Tensor Flow, siendo una librería computacional numérica permite hacer los cómputos de manera automática. Por lo que el nivel de profundidad con respecto a las librerías anteriores es superior.
Esta librería fue creada por Google y ha sido utilizada por grandes plataformas. Es recomendable su empleo en proyectos de grandes dimensiones y mucho más complejos, debido al control que ejerce en las redes neuronales.
Scikit-learn
Es una de las librerías ideales para el diseño y el entrenamiento en las redes neuronales. Escrita por Python, en donde se emplea algoritmos clasificados, realiza regresiones y agrupamientos de objetos similares. Asimismo, puede llegar a operar simultáneamente con otras librerías.
Theano en el Machine Learning
Esta librería de Machine Learning permite definir, optimizar y evaluar diversas expresiones matemáticas en donde se incluyen de manera multidimensional. Lo que en algunos casos podría ser una interferencia para algunos desarrolladores. Theano lo que permite es aprovechar al máximo es la unidad de procesamiento gráfico del computador. Con el fin de realizar los cálculos matemáticos de un modo más veloz, que lo que podría hacer una CPU por sí sola.
Tomando en cuenta que el Machine Learning permite recopilar y hacer uso del conocimiento, a su vez, modelarlo. Todo con el propósito de prestar mayor información y que esta sea clara y precisa. Lo que le permite a las personas crear mejores herramientas de trabajo, en donde el uso de los algoritmos aumentara la competitividad. Así como, las condiciones profesionales en los próximos años.
De allí la importancia de la inclusión del Machine Learning y por ende de las librerías que permiten facilitar su labor. Muchos de estos contenidos podrán ser obtenidos a profundidad si decides integrarte a una Maestría en Big Data Analytics. Solo bastará para lograr profesionalizarte y aplicar nuevos procesos en diversos proyectos.
