7 tipos de algoritmos de Machine Learning

Autor: | Última modificación: 25 de octubre de 2022 | Tiempo de Lectura: 3 minutos

En el núcleo de conocimiento, saber cuáles son los 7 tipos de algoritmos de Machine Learning es fundamental para desarrollar programas que incluyan inteligencia artificial y todas sus herramientas. Los algoritmos son el núcleo del Machine Learning, pues motivan el desarrollo de los procesos de aprendizaje.

A su vez, permiten obtener la información para la toma de decisiones y para registrar la forma en la que actuarán los datos. Así pues, a continuación te hablamos acerca de los 7 tipos de algoritmos de Machine Learning.

Tipos de algoritmos de Machine Learning

Si estás incursionando en el Machine Learning o te gustaría saber de qué va este campo de la inteligencia artificial, es primordial saber de qué manera funciona el núcleo de esta ciencia de la información.

En primera instancia, es bueno que recuerdes que el Machine Learning es una ciencia de la información que lleva a una máquina u ordenador a usar algoritmos y modelos para realizar tareas de forma automática, sin seguir ningún tipo de instrucciones por parte de los usuarios o los desarrolladores de los programas.

Algoritmo de regresión

Para realizar un proyecto que busque obtener una mejor calidad de resultados y pronósticos, es necesario configurar un algoritmo de regresión. Este elemento tiene el objetivo de crear proyectos de Machine Learning que puedan estimar una relación entre dos o más variables que pertenecen a un mismo objeto de estudio.

Para ello, el programa (junto con el algoritmo) debe fijar una variable dependiente y, después, registrar su comportamiento con otras variables del programa que son independientes.

Algoritmo de agrupación

Por otro lado, el algoritmo de agrupación se utiliza en el tipo de aprendizaje no supervisado del Machine Learning, sobre el que hablamos en nuestro artículo acerca de los tipos de aprendizaje automático.

Los algoritmos de agrupación te permiten establecer categorías que reúnan todos los datos no etiquetados y, de esta manera, organizarlos en grupos de categoría indefinida.

Algoritmo de redes neuronales

Al retomar la idea de cómo funciona y se construye un cerebro, así como el posicionamiento de las neuronas, el algoritmo de redes neuronales intenta imitar el funcionamiento del sistema neuronal, construyendo unidades neuronales que, después, forman capas, que también conectan con otra o más capas del programa.

El algoritmo de redes neuronales se utiliza para trabajar con modelos relacionales no lineales u otros donde la relación entre las variables es muy compleja.

Algoritmo bayesianos

El tipo de algoritmo bayesiano está inspirado en la estructura y funcionamiento del teorema de Bayes. Cuando se usa este algoritmo, se está intentando cada valor de forma independiente para predecir la manera que actúa cada elemento dentro de modelos de probabilidad.

Algoritmo de árbol de decisión

Tomando la idea de cómo funcionan los nodos y las ramas de un árbol, el algoritmo de árbol de decisión intenta representar en los nodos unas posible variables que pueden ser integradas. Asimismo, las ramas representan los resultados que se gestan de dicha serie de experimentos. Por tanto, un algoritmo de tipo de árbol de decisión se encarga de cruzar distintas variables para generar una serie de resultados de las pruebas.

Algoritmo de reducción de dimensión

Para mejorar la eficiencia en la que funciona un programa de Machine Learning, aparecen los elementos del algoritmo de reducción de dimensión. Este tipo de algoritmo se encarga de eliminar (o reducir) el número de variables que existen dentro de un proyecto, para que, de esta manera, puedas llegar a la solución correcta o a una mucho más efectiva.

Algoritmo de aprendizaje profundo

Los algoritmos de aprendizaje profundo son el tipo que caracteriza la forma en la que funciona otro de los campos de la inteligencia artificial: el deep learning. Este tipo de algoritmo utiliza las redes neuronales para transferir los datos y pasarlos entre múltiples capas. De esta manera, el algoritmo va a entender de forma progresiva el grupo de datos que se están aprehendiendo.

Cada capa neuronal del algoritmo de aprendizaje profundo puede representar un nivel de dificultad distinto.

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Si has llegado hasta aquí, has explorado cómo funcionan los 7 tipos de algoritmos de Machine Learning y sabes para qué se utilizan. Por lo tanto, estás mucho más cerca de entender de qué forma el Machine Learning y la inteligencia artificial pueden dar soluciones a muchos problemas que encontramos en el día a día dentro del sector IT. Si quieres saber más, sigue explorando con nuestro Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp. ¡Le darás un giro a tu vida y destacarás en el mercado laboral en pocos meses!

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