Cómo desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático

Aquí se explica cómo desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático. Tome los siguientes pasos:

1. Revise diferentes algoritmos de aprendizaje automático y elija el algoritmo para construir

Primero debe comprender los requisitos de su propio proyecto. Los equipos de proyecto utilizan diferentes métodos de aprendizaje automático para diferentes propósitos.

Los científicos de datos pueden usar análisis predictivos para casos de uso específicos de la ciencia de datos, mientras que otro equipo de inteligencia artificial (IA) podría construir sistemas de aprendizaje automático por otras razones. Por ejemplo, un equipo de proyecto podría usar el aprendizaje automático con capacidades de IA como procesamiento de lenguaje natural (NLP), visión por computadora, etc.

Revise los algoritmos de aprendizaje automático destacados antes de elegir el algoritmo correcto para construir. Los siguientes ejemplos de importantes algoritmos de aprendizaje automático:

A. Algoritmo clasificador bayesiano ingenuo

Los equipos de proyectos de ML (aprendizaje automático) utilizan este popular algoritmo para resolver problemas de clasificación. Utiliza el enfoque de aprendizaje supervisado, es decir, trabaja con datos de entrada «etiquetados».

B. Algoritmo de agrupamiento de medias K

Es uno de los algoritmos de aprendizaje no supervisado. Los equipos de proyectos de ML utilizan esto para agrupar el conjunto de datos de entrada.

C. Algoritmo de máquina de vectores de soporte

Si bien la mayoría de los equipos de proyecto usan el algoritmo de la «Máquina de vectores de soporte» (SVM) para problemas de clasificación, algunos lo usan para resolver problemas de regresión. Es uno de los algoritmos de aprendizaje supervisado más conocidos.

D. Regresión lineal

Los científicos de datos y los equipos de proyectos de ML hacen un gran uso de este algoritmo de aprendizaje supervisado para resolver problemas de regresión lineal.

E. Regresión logística

Este algoritmo de aprendizaje supervisado ayuda a abordar problemas de aprendizaje automático en los que necesita encontrar valores discretos de variables dependientes a partir de variables independientes.

F. Redes neuronales artificiales (ANN)

Las redes neuronales artificiales tienen una utilidad significativa en el aprendizaje profundo. Usted diseña y crea Redes Neuronales Artificiales inspirándose en la forma en que opera el cerebro humano. Estos algoritmos utilizan el enfoque de aprendizaje por refuerzo.

G. Árboles de decisión

Este algoritmo de aprendizaje supervisado ayuda a crear diagramas de flujo que parecen árboles. Los proyectos de ML lo usan para resolver muchos problemas del mundo real, como problemas de clasificación binaria.

2. Contratar desarrolladores para desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático

Necesita los desarrolladores adecuados para desarrollar algoritmos efectivos y modelos de aprendizaje automático. Le recomendamos que contrate a un desarrollador de Python para desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático. Python tiene una gran reputación entre los desarrolladores de inteligencia artificial/aprendizaje automático y los científicos de datos.

Busque habilidades de programación cuando contrate desarrolladores, sin embargo, una comprensión más profunda del aprendizaje automático es aún más importante. El programador que contrate debe saber lo que se necesita para crear buenos modelos y algoritmos.

El desarrollador necesita una comprensión profunda de los diferentes algoritmos. Los programadores deben saber cómo mejorar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático.

Los desarrolladores deben conocer los diferentes tipos de problemas matemáticos, como los mínimos cuadrados ordinarios y los problemas de clasificación binaria. Según el proyecto, es posible que los programadores necesiten conocer las funciones de pérdida como el «Error cuadrático medio» (MSE).

3. Aprenda sobre el algoritmo antes de profundizar en cómo desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático

Necesita aprender lo suficiente sobre el algoritmo que ha decidido construir. Comprenda la funcionalidad del algoritmo y comprenda dónde se usa. Aprende cuándo no debes usar este algoritmo.

Explore fuentes relevantes para el aprendizaje. Por ejemplo, puede consultar un libro autorizado. Un buen ejemplo es “Aprendizaje automático para principiantes absolutosde Oliver Theobald.

También puede ver publicaciones de blog informativas, por ejemplo:

4. Recopilación y preparación de datos

Puede recopilar datos para su modelo y algoritmo de aprendizaje automático de diferentes fuentes de datos. Sin embargo, no puede usar esos datos inmediatamente después de recopilarlos.

Un equipo de proyecto de ML necesita preparar conjuntos de datos primero. Esto les permite tener conjuntos de datos limpios, consistentes y precisos.

Para esto, necesita la ayuda de las partes interesadas del negocio y los científicos de datos. Necesitan el mismo acceso ilimitado a los datos que tienen sus desarrolladores de ML.

Implemente un conjunto de pasos repetibles para que pueda ejecutarlos para nuevos conjuntos de datos. Invierta en soluciones tecnológicas para que pueda preparar más datos cuando los necesite con la misma escala y velocidad.

Los pasos de preparación de datos son los siguientes:

A. Recopilación de datos

Primero debe recopilar datos de las fuentes de datos relevantes. Su equipo de proyecto de ML debe trabajar en los siguientes desafíos en esta etapa:

• Escanear fuentes de datos externas e identificar datos relevantes;
• Determinar los atributos relevantes en conjuntos de datos;
• Analizar datos de archivos como XML y JSON en formatos tabulares;
• Combinar datos en el número apropiado de conjuntos de datos;
• Preparar planes para eliminar los sesgos de los conjuntos de datos de entrada.

B. Explorar datos y crear perfiles de datos

Ahora debe evaluar el estado de los datos de entrada que ha recopilado. Haga lo siguiente en esta etapa:

• Identificar tendencias en los conjuntos de datos de entrada.
• Examine los conjuntos de datos en busca de valores atípicos.
• Averigüe las diversas excepciones en los conjuntos de datos.
• Haga una lista de puntos de datos incorrectos o faltantes.
• Identificar las inconsistencias en los conjuntos de datos.
• Busque problemas que puedan introducir sesgos en sus resultados esperados.

C. Organizar los conjuntos de datos en el formato apropiado para mantener la coherencia

Es posible que haya recopilado datos para sus conjuntos de entrenamiento y prueba de diferentes fuentes de datos. Pueden tener diferentes formatos.

Además, es posible que no sea el único en actualizar manualmente los conjuntos de datos. Otros usuarios pueden tener acceso ilimitado a los conjuntos de datos y pueden actualizarlos. Todos los ejemplos anteriores pueden dar como resultado diferentes formatos en diferentes conjuntos de datos.

Sin embargo, su modelo de aprendizaje automático podría necesitar los datos en un formato determinado. Su equipo necesita organizar sus conjuntos de datos de entrada en ese formato. Esta tarea puede requerir la estandarización de ciertos valores en varias columnas.

D. Mejorar la calidad de los conjuntos de datos

Mejore la calidad de sus conjuntos de datos de entrada. Es posible que deba hacer lo siguiente:

• Cree una estrategia para corregir errores de datos.
• Administrar los valores faltantes.
• Manejar los valores extremos en los conjuntos de datos.
• Encuentre una solución para los valores atípicos en los conjuntos de datos de entrada.
• Revise la distribución de sus datos e identifique discrepancias.
• Analice los «valores atípicos» en sus conjuntos de datos.
• Utilizar herramientas adecuadas de preparación de datos.
• Asegúrese de que sus conjuntos de datos modificados sean similares a los conjuntos de datos reales.

E. Ingeniería de características después de analizar las variables de entrada

El término «ingeniería de características» se refiere al acto de modificar datos sin procesar en características para la comprensión de los algoritmos de aprendizaje automático. Este paso ayuda a los algoritmos de ML a comprender mejor los datos, ya que pueden ver patrones en los datos.

La ingeniería de características podría implicar la descomposición de los conjuntos de datos de entrada en varias partes. Un equipo de proyecto de ML podría hacer esto para clasificar los datos por diferentes valores.

Cada parte del conjunto de datos ayudará al algoritmo de ML a comprender relaciones específicas en los conjuntos de datos. Los algoritmos de ML también pueden encontrar patrones en los datos.

F. Dividir conjuntos de datos en conjuntos de datos de entrenamiento y conjuntos de datos de prueba

Ahora puede dividir sus conjuntos de datos de entrada en dos conjuntos. Uno de estos dos conjuntos es para entrenar el algoritmo ML que está creando. Debe usar el otro conjunto de datos para probar su algoritmo.

¿Qué pasa si tiene ejemplos de entrenamiento muy sesgados en sus datos de entrada? Esto puede resultar en sesgos. Esto puede afectar negativamente el rendimiento de su modelo de aprendizaje automático, y esto es especialmente cierto con respecto a problemas complejos. Tienes que elegir el “estado aleatorio» efectivamente. Este argumento lo ayuda a eliminar sesgos en sus conjuntos de datos de entrada.

5. Diseñar e implementar una solución robusta de seguridad de la información

Utiliza AI y ML para construir sistemas autónomos. Dichos sistemas difieren fundamentalmente de los sistemas programados explícitamente.

Los sistemas de IA y ML aprenden de los conjuntos de datos de entrada y mejoran su rendimiento con el tiempo. La calidad del aprendizaje influye en su desempeño, por lo tanto, debe alimentarlos con datos de capacitación de alta calidad.

Dependiendo de la sensibilidad de su proyecto ML, proteger la santidad de los conjuntos de datos de entrenamiento y prueba puede ser difícil. Los jugadores malintencionados pueden intentar alterar los datos de entrenamiento, que se denominan «envenenamiento de datos”. Los modelos ML pueden hacer inferencias incorrectas basadas en datos de entrenamiento manipulados.

Analice los riesgos de seguridad de la información que enfrenta su organización. Cree una estrategia y diseñe una solución de seguridad de la información para evitar el «envenenamiento de datos» y otros ataques. Implementar la solución de seguridad de la información.

6. Cree el pseudocódigo para el algoritmo de aprendizaje automático

Antes de comenzar a codificar, debe crear el pseudocódigo para el algoritmo ML que planea construir. Escribe el pseudocódigo con tanto detalle como puedas. Eso lo ayudará a comprender el algoritmo con más detalle de lo que aprendió hasta ahora.

Tomemos el ejemplo simple de un algoritmo de regresión lineal. ¿Bajo qué condiciones obtendrá la línea recta de «mejor ajuste» en la salida? Al crear el pseudocódigo, obtienes esta comprensión incluso antes de la fase de programación.

El trabajo exacto en esta fase dependerá del algoritmo que esté desarrollando. Puede consultar libros autorizados y publicaciones de blog para obtener más información antes de crear el pseudocódigo. Los siguientes son algunos ejemplos de recursos autorizados:

Es necesario implementar una revisión del pseudocódigo creado. Su equipo de proyecto de ML debe incorporar los hallazgos relevantes de la revisión.

7. Codifique el algoritmo de aprendizaje automático

Habiendo creado el pseudocódigo, ahora necesita desarrollar el algoritmo ML. Su plan de proyecto debe incluir un proceso de revisión de código estructurado. Esto le ayuda a detectar defectos incluso antes de comenzar la prueba.

8. Entrene el algoritmo de aprendizaje automático que ha creado

Anteriormente había creado conjuntos de datos de entrada separados para entrenamiento y prueba. Ahora, debe utilizar el conjunto de datos de entrenamiento para entrenar el nuevo algoritmo que ha creado.

Revise el modelo de aprendizaje automático creado durante esta capacitación y analice los valores atípicos. Es posible que encuentre problemas con los datos de entrada que anteriormente escaparon a su atención.

Analice los errores de datos si los encuentra. Ejecute el proceso de preparación de datos creado anteriormente para crear mejores datos de entrenamiento. Reiterar los procesos de capacitación y revisión.

9. Pruebe el algoritmo de aprendizaje automático

Ahora necesita validar el algoritmo ML con la ayuda de su conjunto de datos de prueba. Ejecute el algoritmo y cree un modelo de ML. Revise la salida en detalle. Preste especial atención a los valores atípicos y las excepciones, y examine las razones.

Compruebe si los valores atípicos y las excepciones se originaron debido a errores en los conjuntos de datos de entrada. En ese caso, realice las correcciones necesarias en los conjuntos de datos de entrada. Vuelva a ejecutar las pruebas. Reiterar el proceso de revisión.

Le gustaría comparar la salida de su algoritmo ML con una implementación estándar de ese algoritmo y el mismo conjunto de datos de entrada. Scikit-learn, una popular biblioteca de Python, ya incluye implementaciones estándar de muchos algoritmos ML populares. Los siguientes son unos cuantos ejemplos:

Revise los resultados de la comparación y analice las diferencias. Tomar acciones correctivas si corresponde.

Si necesita ayuda para desarrollar su algoritmo de aprendizaje automático, ¿por qué no se toma un momento para póngase en contacto con DevTeam.Space a través de este formulario de especificación de proyecto.

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