Introducción al aprendizaje automático en R

La palabra aprendizaje automático fue acuñada por primera vez por Arthur Samuel en 1959. La definición de aprendizaje automático se puede definir como que el aprendizaje automático le da a las computadoras la capacidad de aprender sin ser programadas explícitamente . También en 1997, Tom Mitchell definió el aprendizaje automático como “Se dice que un programa de computadora aprende de la experiencia E con respecto a alguna tarea T y alguna medida de desempeño P, si su desempeño en T, medido por P, mejora con la experiencia E”. El aprendizaje automático se considera el campo más interesante de la informática.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático?

1. Limpiar los datos obtenidos del conjunto de datos
2. Seleccionar un algoritmo adecuado para construir un modelo de predicción
3. Entrene a su modelo para comprender el patrón del proyecto.
4. Prediga sus resultados con mayor precisión

Clasificación del aprendizaje automático

Las implementaciones de aprendizaje automático se clasifican en 3 categorías principales, según la naturaleza del aprendizaje.

1. Aprendizaje Supervisado El aprendizaje supervisado como el propio nombre sugiere que bajo la presencia de supervisión. En resumen, en el aprendizaje supervisado intentamos enseñarle a la máquina los datos mediante etiquetas y que ya tienen la respuesta correcta. Después de esto, la máquina creará un conjunto de datos de ejemplo para que el algoritmo supervisado analice los datos de entrenamiento y produzca la salida correcta de los datos etiquetados. Por ejemplo, si creamos un conjunto de datos de frutas, etiquetaremos como la fruta que tiene una forma redonda con un chapuzón al revés y de color rojo que se denomina manzana. Ahora, cuando le pedimos a la máquina que identifique la manzana de la canasta de frutas, usará el etiquetado anterior e identificará una manzana. El aprendizaje supervisado se clasifica en dos categorías a continuación:
   • Clasificación: Un problema de clasificación es cuando la variable de salida es una categoría, como «Rojo» o «Naranja» o «contable» o «no contable».
   • Regresión: Se utiliza una regresión cuando la variable de salida es un valor real, como «ruppes» o «altura».
2. Aprendizaje no supervisado El aprendizaje no supervisado es el entrenamiento de máquinas que utilizan información que no está etiquetada y funciona sin ninguna guía. Aquí la tarea principal de la máquina es separar los datos utilizando las similitudes, diferencias y patrones sin supervisión previa. Por lo tanto, la máquina está restringida para encontrar la estructura oculta en datos no etiquetados por sí misma. Por ejemplo, si proporcionamos un grupo de gatos y perros que nunca antes se han visto. Luego la máquina diferenciará el grupo de perros y gatos según su comportamiento y naturaleza. Ahora, cuando proporcionamos las imágenes de perros y gatos, de acuerdo con la clasificación realizada por la máquina, proporcionará el resultado. El aprendizaje no supervisado se clasifica en dos categorías a continuación:
   • Agrupación: un problema de agrupación es cuando la máquina identifica las agrupaciones inherentes en los datos, como agrupar a los clientes según las visitas a la tienda.
   • Asociación: un problema de asociación es donde podemos encontrar la relación entre dos eventos o artículos, como que las personas que compran el artículo A también tienden a comprar B.
3. Aprendizaje por refuerzo El método de aprendizaje por refuerzo tiene que ver con tomar las medidas adecuadas para maximizar la recompensa en una situación particular. Es supervisado por varias máquinas para tomar el mejor camino posible para resolver el problema en una situación específica. La diferencia entre el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje supervisado es que en el aprendizaje supervisado los datos tienen una clave de la respuesta correcta que utilizan para encontrar la respuesta, pero en el refuerzo, el agente decide qué hacer para realizar la tarea dada. Por ejemplo, cuando viajamos de un lugar a otro siempre consideramos el camino más corto y mejor para llegar al destino. Algunos puntos principales en el aprendizaje por refuerzo:
   • Entrada: la entrada debe ser de la etapa inicial donde el modelo realmente comienza.
   • Salida: Hay múltiples salidas para cualquier problema.
   • Entrenamiento: como el entrenamiento depende de la entrada, el modelo devolverá el estado y el usuario decidirá recompensar o descartar el modelo en función de su salida.

El lenguaje R es básicamente desarrollado por estadísticos para ayudar a otros estadísticos y desarrolladores de manera más rápida y eficiente con los datos. Como ahora sabemos que el aprendizaje automático básicamente trabaja con una gran cantidad de datos y estadísticas como parte de la ciencia de datos, siempre se recomienda el uso del lenguaje R. Por lo tanto, el lenguaje R se está volviendo más útil para quienes trabajan con aprendizaje automático, lo que hace que las tareas sean más fáciles, rápidas e innovadoras. Estas son algunas de las principales ventajas del lenguaje R para implementar un algoritmo de aprendizaje automático en la programación R.

Ventajas de implementar el aprendizaje automático usando el lenguaje R

• Proporciona un buen código explicativo. Por ejemplo, si se encuentra en la etapa inicial de trabajo con un proyecto de aprendizaje automático y necesita explicar el trabajo que realiza, se vuelve fácil trabajar con la comparación del lenguaje R con el lenguaje python, ya que proporciona el método estadístico adecuado para trabajar con datos. con menos líneas de código.
• El lenguaje R es perfecto para la visualización de datos. El lenguaje R proporciona el mejor prototipo para trabajar con modelos de aprendizaje automático.
• El lenguaje R tiene las mejores herramientas y paquetes de biblioteca para trabajar con proyectos de aprendizaje automático. Los desarrolladores pueden usar estos paquetes para crear el mejor modelo previo, modelo y modelo posterior de los proyectos de aprendizaje automático. Además, los paquetes para R son más avanzados y extensos que el lenguaje Python, lo que lo convierte en la primera opción para trabajar con proyectos de aprendizaje automático.

Paquetes de lenguaje R populares utilizados para implementar el aprendizaje automático

• lattice: El paquete lattice admite la creación de gráficos que muestran la variable o la relación entre múltiples variables con condiciones.
• DataExplorer: este paquete de R se enfoca en automatizar la visualización y el manejo de datos para que el usuario pueda prestar atención a los datos del proyecto.
• Dalex (explicaciones de aprendizaje automático descriptivo): este paquete ayuda a proporcionar varias explicaciones sobre la relación entre la variable de entrada y su salida. Ayuda a comprender los modelos complejos de aprendizaje automático.
• dplyr : este paquete de R se usa para resumir los datos tabulares del aprendizaje automático con filas y columnas. Aplica el enfoque de «dividir-aplicar-combinar».
• Esquisse: este paquete R se usa para explorar los datos rápidamente para obtener la información que contiene. También permite trazar gráficos de barras, histogramas, curvas y diagramas de dispersión.
• intercalación: este paquete de R intenta agilizar el proceso de creación de modelos predictivos.
• conserje: este paquete R tiene funciones para examinar y limpiar datos sucios. Está construido básicamente con el propósito de que sea fácil de usar para usuarios principiantes e intermedios.
• rpart: este paquete R ayuda a crear los modelos de clasificación y regresión utilizando procedimientos de dos etapas. Los modelos resultantes se representan como árboles binarios.

Aplicación de R en aprendizaje automático

Hay muchas empresas importantes como Google, Facebook, Uber, etc. que utilizan el lenguaje R para la aplicación de Machine Learning. La aplicación son:

• Análisis de redes sociales
• Para analizar tendencias y patrones.
• Obtener información sobre el comportamiento de los usuarios.
• Para encontrar las relaciones entre los usuarios.
• Desarrollo de soluciones analíticas
• Acceso a componentes de gráficos
• Incrustación de gráficos visuales interactivos

Ejemplo de problemas de aprendizaje automático

• Búsqueda web como Siri, Alexa, Google, Cortona: reconoce la voz del usuario y cumple con la solicitud realizada
• Servicio de redes sociales: ayude a las personas a conectarse en todo el mundo y también muestre las recomendaciones de las personas que podemos conocer
• Atención al cliente en línea: proporcione una gran comodidad al cliente y eficiencia del agente de soporte
• Juegos inteligentes: use personajes que no sean jugadores adaptables y con capacidad de respuesta de alto nivel similares a la inteligencia humana
• Recomendación de producto: una herramienta de software utilizada para recomendar el producto que le gustaría comprar o interactuar
• Asistencia Personal Virtual: Es el software que puede realizar la tarea de acuerdo a las instrucciones proporcionadas
• Alertas de tráfico: ayuda para cambiar las alertas de tráfico según la situación proporcionada
• Detección de fraude en línea: compruebe las funciones inusuales realizadas por el usuario y detecte los fraudes
• Atención médica: el aprendizaje automático puede administrar una gran cantidad de datos más allá de la imaginación del ser humano normal y ayudar a identificar la enfermedad del paciente según los síntomas.
• Ejemplo del mundo real: cuando busque algún tipo de receta de cocina en YouTube, verá las recomendaciones a continuación con el título «También puede gustarle esto». Este es un uso común de Machine Learning.

Tipos de problemas de aprendizaje automático

• Regresión: la técnica de regresión ayuda al enfoque de aprendizaje automático a predecir valores continuos. Por ejemplo, el precio de una casa.
• Clasificación: la entrada se divide en una o más clases o categorías para que el alumno produzca un modelo para asignar módulos no vistos. Por ejemplo, en el caso del fraude por correo electrónico, podemos dividir los correos electrónicos en dos clases, es decir, «spam» y «no spam».
• Clustering: Esta técnica sigue al resumen, encontrando un grupo de entidades similares. Por ejemplo, podemos recopilar y tomar lecturas de los pacientes en el hospital.
• Asociación: esta técnica encuentra eventos o elementos que ocurren simultáneamente. Por ejemplo, cesta de la compra.
• Detección de anomalías: esta técnica funciona al descubrir casos o comportamientos anormales. Por ejemplo, detección de fraude con tarjetas de crédito.
• Minería de secuencias: esta técnica predice el próximo evento de flujo. Por ejemplo, evento de secuencia de clics.
• Recomendación: esta técnica recomienda el artículo. Por ejemplo, canciones o películas según la celebridad en ellas.