Te interesa empezar a aprender sobre Machine Learning pero ¿te sientes perdido?
No te preocupes, en esta guía te ayudaremos a descubrir paso a paso el impresionante mundo de la inteligencia artificial y, sobre todo, una de sus principales ramas: el Machine Learning.
Incluso, si no tienes experiencia, te llevaremos de la mano desde los proyectos más básicos hasta desarrollar tus ideas más avanzadas.
¿Qué es el Machine Learning?
El Machine Learning, también llamado Aprendizaje automático, es una de las ramas de la inteligencia artificial que no necesitas programar explícitamente para que aprenda a desarrollar sus habilidades.
¿Cómo funciona el Machine Learning?
Ya que nosotros no programamos los algoritmos de manera textual, los modelos de Machine Learning aprenden a reconocer patrones en los datos que procesa para obtener un resultado esperado y, en base a ellos, toman decisiones.
Ejemplos de Machine Learning en la vida real
Plataformas de streaming: recomendación de música, películas, videos y otros contenidos. Netflix, Youtube, Spotify
Reconocimiento de imágenes y voz: Google Fotos, Siri, Alexa.
Detección de fraudes: Bancos, tarjetas de créditos, financieras.
Cómo aprender Machine Learning paso a paso.
Aprender a programar: En la actualidad Python es el lenguaje de programación más utilizado por su facilidad de aprendizaje y su versatilidad en la creación de aplicaciones en distintas áreas. Aprender los fundamentos de la programación no te demandará mucho tiempo y podrás comenzar a desarrollar aplicaciones orientadas al Machine Learning.
Recurso recomendado: Curso de Python para Principiantes (freeCodeCamp)
Aprender matemáticas: Saber de matemáticas es muy importante, pero no te asustes tan rápido. No es necesario ser un genio de los números y las fórmulas, pero te vendría más que bien saber de:
- Álgebra lineas: Matricies y vectores
- Estadística básica: Media, desviación estándar, distribuciones.
- Cálculo básico: Derivadas, gradientes.
Recurso recomendado: Khan Academy – Álgebra y Estadística
Conceptos claves de Machine Learning:
- Tipos de Aprendizaje: supervisado, no supervisado, reforzado.
- Algoritmos comunes: Regresión lineal, árbol de decisión, Redes neuronales.
- Métricas de evaluación: Precisión, Recall, F1-Score.
Libro recomendado: «Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow»
Librerías y herramientas más populares
- Scikit-Learn: Ideal para principiantes.
- TensorFlow / PyTorch: Redes neuronales y Deep Learning.
- Jupyter Notebooks: Entorno interactivo para experimentar con código en lenguaje Python.
Foto de Christina Morillo: https://www.pexels.com/es-es/foto/libro-de-python-1181671/
Conclusión
Bienvenido al apasionante mundo del Machine Learning. Sólo ármate de paciencia, tómalo con calma para no abrumarte y comienza desde los temas más básicos para ir avanzando poco a poco. Siempre se trata de seguir aprendiendo, practicar mucho, cometer errores, corregirlos y seguir adelante.
Foto de Pixabay: https://www.pexels.com/es-es/foto/bloques-de-letras-247819/
