Introducción al aprendizaje automático: ¿por dónde empezar? 🤖

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático (ML) es una tecnología que permite a los ordenadores aprender de la experiencia y mejorar automáticamente sus resultados sin programación explícita. Imagina que quieres que un ordenador aprenda a reconocer gatos en imágenes. En lugar de escribir reglas para cada parte del cuerpo del gato, simplemente le muestras al ordenador muchas imágenes de gatos y no gatos, y él mismo aprende a encontrar las diferencias.

El aprendizaje automático se puede comparar con el trabajo de un profesor que explica algo a su alumno. Sin embargo, en este caso, el alumno es un ordenador y las explicaciones son datos 📊. Dependiendo del tipo de tarea, el ordenador puede aprender a clasificar objetos, predecir valores, encontrar conexiones ocultas y mucho más.

El aprendizaje automático se divide en varios tipos:

• Aprendizaje con un profesor (aprendizaje supervisado) — cuando tenemos datos y respuestas conocidas. Por ejemplo, predecir el precio de una casa en función de sus características.

• Aprendizaje sin profesor (Unsupervised Learning) - cuando las respuestas no se conocen de antemano y la tarea del modelo es encontrar patrones ocultos. Por ejemplo, agrupación de usuarios por comportamiento.

• Aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning) — cuando el modelo aprende a través de la interacción con el entorno y recibe recompensas. Esta es, por ejemplo, una forma de entrenar robots o IA de juegos.

¿Qué lenguajes de programación se utilizan?

De hecho, para el aprendizaje automático no se necesitan lenguajes de programación especiales y supercomplejos. La mayoría de los especialistas utilizan lenguajes que ya son conocidos por muchos:

• Python 🛠️ es el lenguaje más popular para el aprendizaje automático debido a su simplicidad y a la gran cantidad de bibliotecas, por ejemplo, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch y otras. Python se elige a menudo por su legibilidad, lo cual es especialmente importante para los principiantes que están aprendiendo los conceptos básicos.

• R 🔢 — se utiliza a menudo para el análisis de datos y estadísticas. Este lenguaje tiene potentes herramientas de visualización de datos, lo que ayuda a comprender mejor los procesos que ocurren en el modelo. También es adecuado para crear modelos de aprendizaje automático, especialmente en un entorno académico.

• JavaScript 🕹️ — con la ayuda de bibliotecas como TensorFlow.js, puedes aplicar el aprendizaje automático en aplicaciones web. Esto abre oportunidades para desarrollar proyectos interactivos y educativos directamente en el navegador, lo que hace que el aprendizaje automático sea más accesible para una amplia gama de personas.

Además de estos idiomas, también se puede encontrar el uso de Java, C++ y otros, especialmente en sistemas de alto rendimiento que requieren la máxima velocidad de trabajo.

Ejemplos sencillos para principiantes 🐣

El aprendizaje automático parece complicado, pero veámoslo con ejemplos sencillos:

Ejemplo 1: Pronóstico del tiempo

Imagina que quieres predecir si mañana hará sol. Tienes datos meteorológicos de las últimas semanas: temperatura, precipitaciones, presión, etc. Puedes crear un modelo simple de aprendizaje automático que, basándose en estos datos, intentará predecir el tiempo para mañana. La idea principal aquí es que el modelo «aprende» de los datos anteriores y trata de hacer la mejor predicción en función de la experiencia adquirida.

Este modelo también se puede utilizar para tareas más complejas, como predecir el nivel de contaminación del aire o evaluar el riesgo de desastres naturales.

Ejemplo 2: Reconocimiento de números escritos a mano ✍️

Otro ejemplo es el reconocimiento de números escritos a mano. Tenemos muchas imágenes en las que la gente ha escrito números del 0 al 9. La máquina aprende a reconocer los números mirando estas imágenes. Con el tiempo, se vuelve cada vez mejor en esta tarea. Este ejemplo es parte de la llamada red neuronal, que copia el funcionamiento del cerebro humano para intentar comprender lo que se muestra en la imagen.

Imagen del número	Pronóstico del modelo
	0
	5
	7

Estos modelos se utilizan en sistemas bancarios para el reconocimiento de firmas, en sistemas de votación e incluso en teléfonos para el reconocimiento de escritura a mano.

Ejemplo 3: Sistemas de recomendación 🎥

Otro ejemplo de aprendizaje automático es sistemas de recomendación. Cuando ves películas o escuchas música en plataformas como Netflix o Spotify, el sistema de aprendizaje automático analiza tus preferencias y te recomienda contenido que podría gustarte. Esto se debe al análisis de lo que ven o escuchan los usuarios similares a ti.

¿Cómo empezar a aprender sobre aprendizaje automático? 🚀

Puedes empezar con los pasos más sencillos. Aquí tienes algunas recomendaciones:

1. Aprende los conceptos básicos de programación. Si aún no estás familiarizado con Python, comienza por aprender los conceptos básicos de este lenguaje. Es muy fácil de usar para principiantes y tiene muchos recursos de aprendizaje. Los temas principales incluyen variables, bucles, operadores condicionales y funciones.

2. Aprende a trabajar con datos. Los datos son la base del aprendizaje automático. Intenta trabajar con tablas, aprende a usar pandas para analizar datos. El trabajo con datos incluye su limpieza, transformación y visualización. Estas habilidades te ayudarán a comprender mejor lo que sucede en cada etapa del modelo.

3. Completa los cursos iniciales. En Internet se pueden encontrar muchos cursos de aprendizaje automático para principiantes. Sin embargo, muy pronto en la aplicación Kodik aparecerá un curso detallado sobre aprendizaje automático, que te ayudará a dominar esta tecnología paso a paso y aprender a aplicarla en la práctica.

4. Utiliza bibliotecas ya preparadas. Python tiene muchas bibliotecas que facilitan el trabajo con el aprendizaje automático: scikit-learn para modelos simples, TensorFlow para redes neuronales, Keras para creación rápida de prototipos y PyTorch para flexibilidad en la investigación. El uso de estas bibliotecas te permitirá crear modelos rápidamente y aprender en la práctica.

5. Resuelve proyectos. Para comprender realmente cómo funciona el aprendizaje automático, es necesario resolver problemas reales. Comienza con pequeños proyectos, como predecir los precios de la vivienda, analizar reseñas de películas o reconocer imágenes. Complica gradualmente las tareas y verás cómo crecen tus habilidades.

6. Únete a la comunidad. El aprendizaje automático es un campo en el que es muy importante compartir experiencias y aprender de los demás. Los foros como Stack Overflow, las comunidades de Reddit y la plataforma Kaggle te ayudarán a obtener respuestas a tus preguntas y aprender de la experiencia de otras personas.

Nuestro asistente: la aplicación Kodik 👨‍💻

Si te resulta difícil empezar por tu cuenta, te recomendamos que pruebes nuestra aplicación Kodik. Te ayudará a dar tus primeros pasos en el mundo de la informática y te enseñará los conceptos básicos de programación. En un futuro próximo en Kodik También habrá un curso de aprendizaje automático, que hará que el aprendizaje sea aún más accesible e interesante. ¡Con nuestra aplicación, la programación y el aprendizaje automático no solo serán accesibles para ti, sino también emocionantes!

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