Regresión Lineal en español con Python

¿Qué es la regresión lineal?

La regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje supervisado que se utiliza en Machine Learning y en estadística. En su versión más sencilla, lo que haremos es “dibujar una recta” que nos indicará la tendencia de un conjunto de datos continuos (si fueran discretos, utilizaríamos Regresión Logística).

En estadísticas, regresión lineal es una aproximación para modelar la relación entre una variable escalar dependiente “y” y una o mas variables explicativas nombradas con “X”.

Recordemos rápidamente la fórmula de la recta:

Y = mX + b

Donde Y es el resultado, X es la variable, m la pendiente (o coeficiente) de la recta y b la constante o también conocida como el “punto de corte con el eje Y” en la gráfica (cuando X=0)

Aqui vemos un ejemplo donde vemos datos recabados sobre los precios de las pizzas en Dinamarca (los puntos en rojo) y la linea negra es la tendencia. Esa es la línea de regresión que buscamos que el algoritmo aprenda y calcule sólo.

¿Cómo funciona el algoritmo de regresión lineal en Machine Learning?

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Arbol de Decisión en Python: Clasificación y predicción.

En este artículo describiremos rápidamente en qué consisten y cómo funcionan los árboles de decisión utilizados en Aprendizaje Automático y nos centraremos en un divertido ejemplo en Python en el que analizaremos a los cantantes y bandas que lograron un puesto número uno en las listas de Billboard Hot 100 e intentaremos predecir quién será el próximo Ed Sheeran a fuerza de Inteligencia Artificial. Realizaremos Gráficas que nos ayudarán a visualizar los datos de entrada y un grafo para interpretar el árbol que crearemos con el paquete Scikit-Learn. Comencemos!

¿Qué es un árbol de decisión?

Los arboles de decisión son representaciones gráficas de posibles soluciones a una decisión basadas en ciertas condiciones, es uno de los algoritmos de aprendizaje supervisado más utilizados en machine learning y pueden realizar tareas de clasificación o regresión (acrónimo del inglés CART). La comprensión de su funcionamiento suele ser simple y a la vez muy potente.

Utilizamos mentalmente estructuras de árbol de decisión constantemente en nuestra vida diaria sin darnos cuenta:

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Aprendizaje Profundo: una Guía rápida

Explicando Deep Learning y Redes Neuronales -sin código-

Intentaré explicar brevemente en qué consiste el Deep Learning ó Aprendizaje Profundo utilizado en Machine Learning describiendo sus componentes básicos.

Conocimientos Previos

Daré por sentado que el lector ya conoce la definición de Machine Learning y sus principales aplicaciones en el mundo real y el panorama de algoritmos utilizados con mayor frecuencia. Nos centraremos en Aprendizaje Profundo aplicando Redes Neuronales Artificiales.

Entonces, ¿cómo funciona el Deep Learning? Mejor un Ejemplo

El Aprendizaje Profundo es un método del Machine Learning que nos permite entrenar una Inteligencia Artificial para obtener una predicción dado un conjunto de entradas. Esta inteligencia logrará un nivel de cognición por jerarquías. Se puede utilizar Aprendizaje Supervisado o No Supervisado.

Explicaré como funciona el Deep Learning mediante un ejemplo hipotético de predicción sobre quién ganará el próximo mundial de futbol. Utilizaremos aprendizaje supervisado mediante algoritmos de Redes Neuronales Artificiales.

Para lograr las predicciones de los partidos de fútbol usaremos como ejemplo las siguientes entradas:

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¿Qué es Machine Learning? Una definición

aprendizaje automático que es

Un artículo que intentará ayudar a comprender qué es el Machine Learning o Aprendizaje Automático

A partir de mi experiencia en diversos cursos, artículos y lecturas voy a describir qué es el Machine Learning. Veremos algunas definiciones ya existentes. Este es un compilado que intentará dar mejor comprensión sobre esta revolucionaria materia.

Definiendo Machine Learning

El Machine Learning -traducido al Español como “Aprendizaje Automático”- es un subcampo de la Inteligencia Artificial que busca resolver el “cómo construir programas de computadora que mejoran automáticamente adquiriendo experiencia”.

Esta definición indica que el programa que se crea con ML no necesita que el programador indique explícitamente las reglas que debe seguir para lograr su tarea si no que este mejora automáticamente.

Grandes volúmenes de datos están surgiendo de diversas fuentes en los últimos años y el Aprendizaje Automático relacionado al campo estadístico consiste en extraer y reconocer patrones y tendencias para comprender qué nos dicen los datos. Para ello, se vale de algoritmos que pueden procesar Gygas y/o Terabytes y obtener información útil.

Una Definición Técnica

Durante mi cursada de Aprendizaje Automático en Coursera, encontré la siguiente “definición técnica”:

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