Machine learning con Python

¿Qué es el machine learning?
La palabra ‘Máquina’ en Machine Learning significa computadora, como era de esperar. Entonces, ¿cómo aprende una máquina?

Dados los datos, podemos hacer todo tipo de magia con las estadísticas, al igual que los algoritmos informáticos.

Estos algoritmos pueden resolver problemas que incluyen predicción, clasificación y agrupamiento. Un algoritmo de machine learning aprenderá de nuevos datos.

tipos de aprendizaje

Hay dos tipos de aprendizaje: aprendizaje supervisado y aprendizaje sin supervisión.. ¿Que qué?

Aprendizaje supervisado

Supongamos que tenemos datos de consumidores. Le digo a la computadora: estos clientes tienen un ingreso alto, esos clientes tienen un ingreso medio. La fase de entrenamiento.
Entonces podemos preguntarle a esta computadora:

 
You: Does this customer have a high or median income?
Computer: Based on the training data, I predict a high income.

código python

Entonces, ¿los datos de entrenamiento tienen que ser grandes y complejos? No, esto también funciona para pequeños conjuntos de datos.

Tomemos, por ejemplo, este conjunto:

x = [[2, 0], [1, 1], [2, 3]]
y = [0, 0, 1]

Entonces, qué significa esto:

  • Mire y, hay dos salidas posibles. O es clase 0 o clase 1.
  • Entonces x son las medidas.

Los datos de entrenamiento (x,y) se utilizan luego para alimentar el algoritmo, con el método feed().
norte

your_amazing_algorithm.fit(x, y)

Luego, si tiene nuevas medidas, puede predecir la salida (clase 0 o clase 1).

print (clf.predict([[2,0]]))

Aprendizaje sin supervisión

Con algoritmos de aprendizaje no supervisados, no tienes idea. Le das los datos a la computadora y esperas respuestas. Sorprendentemente, estos funcionan bastante bien.

Si tiene puntos de datos x, donde cada valor de x es un punto bidimensional.
¿Quieres hacer predicciones?

Cargar un algoritmo:

kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(X)

Predecir:

kmeans.predict([[12, 3]])

Sí, puede ser así de fácil.

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