Glosario Machine Learning

El Machine Learning (ML) está repleto de jerga específica que puede ser abrumadora para los recién llegados. Para desmitificar esta ciencia y hacerla más accesible, hemos compilado un glosario de términos clave que te ayudarán a entender mejor los conceptos fundamentales del ML. Este glosario de machine learning pretende ser un recurso útil para estudiantes, profesionales emergentes y cualquier persona interesada en el campo del aprendizaje automático.

A

Algoritmo

Un proceso o conjunto de reglas a seguir en cálculos u otras operaciones de resolución de problemas, especialmente por una computadora. En ML, los algoritmos son fórmulas o métodos matemáticos utilizados para procesar datos y tomar decisiones basadas en esos datos.

B

Bias (Sesgo)

Una tendencia de los modelos de ML a aprender patrones erróneos de los datos de entrenamiento. Puede deberse a datos no representativos o a suposiciones incorrectas durante el diseño del modelo. El sesgo también se refiere a la diferencia entre las predicciones esperadas de un modelo y los valores verdaderos.

C

Características (Features)

Los atributos o propiedades individuales, cuantificables, que se utilizan para representar los datos en un modelo de ML. Por ejemplo, en un modelo que predice precios de viviendas, las características podrían incluir el tamaño de la casa, la ubicación y el número de habitaciones.

D

Datos de Entrenamiento

El conjunto de datos utilizado para entrenar un modelo de ML. Este conjunto incluye tanto las entradas (características) como las salidas esperadas (etiquetas), y se utiliza para ajustar los parámetros del modelo.

E

Entrenamiento

El proceso de ajustar los parámetros internos de un modelo de ML basado en datos. Durante el entrenamiento, el modelo «aprende» a realizar tareas específicas, como clasificación o predicción, minimizando el error entre sus predicciones y las salidas reales.

F

Función de Pérdida

Una medida de cuán bien el modelo de ML está realizando su tarea asignada, comparando las predicciones del modelo con las respuestas reales. La función de pérdida guía la optimización del modelo durante el entrenamiento, con el objetivo de minimizar esta pérdida.

M

Modelo

En ML, un modelo es la representación matemática de un problema específico basado en el algoritmo de aprendizaje seleccionado. Es el resultado del proceso de entrenamiento y puede ser utilizado para hacer predicciones o tomar decisiones basadas en nuevos datos.

O

Overfitting (Sobreajuste)

Un problema común en ML donde un modelo aprende el ruido o los detalles irrelevantes en los datos de entrenamiento a expensas de la capacidad de generalizar a nuevos datos. Esto puede llevar a un rendimiento pobre en datos no vistos previamente.

P

Pruebas

El proceso de evaluar el rendimiento de un modelo de ML utilizando un conjunto de datos separado del utilizado para el entrenamiento. Esto ayuda a estimar cómo el modelo se desempeñará en el mundo real.

R

Red Neuronal

Un tipo de modelo de ML inspirado en las redes de neuronas biológicas del cerebro humano. Las redes neuronales son especialmente útiles para tareas complejas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

S

Supervisado

Un tipo de aprendizaje en ML donde el modelo se entrena en un conjunto de datos que incluye tanto las entradas como las salidas esperadas. El aprendizaje supervisado es útil para tareas de clasificación y regresión.

T

TensorFlow

Una biblioteca de software de código abierto desarrollada por Google para cálculos numéricos utilizando gráficos de flujo de datos. Es ampliamente utilizado para investigaciones y producciones en ML.

U

Underfitting (Subajuste)

El fenómeno opuesto al sobreajuste, donde un modelo es demasiado simple para capturar la estructura subyacente de los datos. Esto generalmente resulta en un rendimiento deficiente tanto en los datos de entrenamiento como en los nuevos datos.

V

Validación Cruzada

Una técnica utilizada para evaluar la capacidad de generalización de un modelo de ML y evitar el sobreajuste. Implica dividir el conjunto de datos en varias partes, entrenando el modelo en algunas de estas y validándolo en otras, para luego rotar las secciones y repetir el proceso varias veces.

X

XGBoost

Un algoritmo de ML optimizado y altamente eficiente para tareas de regresión, clasificación, y ranking. XGBoost es conocido por su velocidad y rendimiento, y es una herramienta popular entre los científicos de datos para competiciones de ML.

Y

Y (Variable Objetivo)

La variable que un modelo de ML intenta predecir o clasificar. En el contexto de aprendizaje supervisado, cada instancia en el conjunto de datos de entrenamiento tiene una etiqueta o valor de Y asociado, que el modelo intenta predecir correctamente.

Z

Zero-Shot Learning

Un enfoque en el ML donde un modelo intenta reconocer objetos, conceptos o entidades que no ha visto durante el entrenamiento. Es un área de investigación en el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural, enfocada en mejorar la generalización de los modelos.

Mas Terminos

Aprendizaje No Supervisado

Un tipo de ML donde el modelo aprende patrones de un conjunto de datos sin etiquetas, sin una guía explícita de lo que está buscando.

Aprendizaje Semi-Supervisado

Combina elementos de aprendizaje supervisado y no supervisado. Se utiliza en situaciones donde obtener datos etiquetados es costoso o laborioso, pero se dispone de una gran cantidad de datos no etiquetados.

Aprendizaje Profundo (Deep Learning)

Un subcampo del ML que utiliza redes neuronales profundas, las cuales son redes con muchas capas, para analizar grandes cantidades de datos. Es particularmente útil para tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural.

Optimización

El proceso de ajustar los parámetros de un modelo para mejorar su rendimiento. Esto a menudo implica minimizar la función de pérdida.

Hiperparámetros

Los parámetros de un modelo que se establecen antes del entrenamiento y que influyen en la estructura y el comportamiento del modelo durante el aprendizaje.

Regularización

Una técnica utilizada para reducir el sobreajuste al penalizar modelos complejos, forzándolos a ser más simples y, por lo tanto, más capaces de generalizar a datos no vistos.

Validación

El proceso de usar un conjunto de datos independiente (distinto de los conjuntos de entrenamiento y prueba) para evaluar el rendimiento de un modelo durante o después del entrenamiento, permitiendo ajustes antes de la evaluación final.

Conjunto de Datos de Validación

Un conjunto de datos utilizado específicamente para ajustar los hiperparámetros de un modelo y evaluar las estrategias de modelado durante el desarrollo.

Gradiente Descendente

Un algoritmo de optimización utilizado para minimizar la función de pérdida ajustando sistemáticamente los parámetros del modelo.

Conclusión Glosario Machine Learning

El Machine Learning es un campo en constante evolución, con nuevos términos, técnicas y conceptos emergiendo regularmente. Mantenerse al día con esta terminología y glosario de machine learning no solo te ayudará a seguir las últimas investigaciones y desarrollos sino también a comunicarte efectivamente con otros profesionales en el campo. A medida que continúas explorando el ML, te animamos a ampliar tu glosario personal y a profundizar en aquellos conceptos que encuentres particularmente intrigantes o relevantes para tus intereses y proyectos.

Recuerda, el viaje hacia el dominio del Machine Learning es tanto sobre la acumulación de conocimientos como sobre la aplicación práctica de estos conceptos. Cada término que aprendes y cada concepto que entiendes te acerca un paso más a convertirte en un experto en el campo, capaz de aprovechar el poder del ML para resolver problemas complejos y crear soluciones innovadoras.