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Machine Learning, Data Science

Machine Learning es la aplicación de técnicas capaces de aprender a resolver problemas a partir de ejemplos. A partir de datos los algoritmos de machine learning son entrenados para ejecutar tareas como la previsión de valores, clasificación de imágenes, agrupamiento de informaciones, detección de fraude, entre muchas otras.

Para comenzar con Machine Learning, puedes estudiar los algoritmos supervisados. Esos algoritmos incluyen problemas de regresión y clasificación de datos. Regresión usa una serie de técnicas para la obtención de la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. Permite por ejemplo, el cálculo del número de cerveza que será consumido en un bar con base a la temperatura del día. El tipo de regresión más común es la lineal. Por otro lado, los algoritmos de Clasificación permiten la separación de datos en diferentes clases. Si un email es spam o no lo es, cual es la marca de auto mostrado en una foto, o hasta puede ayudar a detectar si una persona tiene o no alguna enfermedad. Claro, para llegar a realizar esas clasificaciones la materia prima es una cantidad enorme de datos.

Además de los algoritmos supervisados, también puedes aprender sobre algoritmos no-supervisados. Estos permiten dar significado a un conjunto de datos, detectando patrones que a simple vista sería difícil identificarlos. Un tipo de algoritmos no-supervisados son los de agrupamiento o Clustering que permiten el agrupamiento o clusterización de datos con características semejantes. Detección de anomalías permite la identificación oportuna de operaciones de fraude, por ejemplo. Por último, la reducción de dimensionalidad ayuda a reducir el número de variables o atributos en el conjunto de datos, con esto se facilita el proceso de análisis de los mismos.