17 - La Integral en Ciencia de Datos y Machine Learning
Lección 17 del curso Cálculo para Ciencia de Datos y Machine Learning.
Tabla de contenido
Introducción
En la lección anterior vimos el significado de la integral para funciones multivariadas y además vimos su interpretación y un ejemplo de cálculo.
En esta lección cerraremos este módulo del curso hablando de las principales aplicaciones que tiene la Integral en Ciencia de Datos y Machine Learning.
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Principal aplicación: el cálculo de áreas bajo una curva
La principal aplicación de la Integral es como herramienta para el cálculo del área bajo la curva.
Y esta aplicación resulta de gran importancia en el campo de la probabilidad y estadística, un área fundamental de la Ciencia de Datos, pues nos permite en particular calcular la probabilidad de ocurrencia de un evento.
Usos en el Machine Learning
Además, la Integral tiene una aplicación directa en varias técnicas del Machine Learning. Por ejemplo en algoritmos como el Naive Bayes Gaussiano y los modelos ocultos de Markov.
De igual forma podemos usar el concepto de la Integral para caracterizar el desempeño de un modelo al evaluar la curva ROC (Receiver Operating Characteristic) y calcular el área bajo esta curva (o AUC: Area Under de ROC Curve).
Y también podemos encontrar el concepto de la Integral en la etapa de monitoreo de un modelo de Machine Learning, es decir una vez ha sido llevado a producción, para determinar si existe una reducción en su desempeño y si es necesario re-entrenarlo y desplegarlo nuevamente.
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Conclusión
Muy bien, con esto ya hemos visto la importancia que este concepto de la Integral tiene en Ciencia de Datos y Machine Learning y vimos que está muy asociado con la teoría de las probabilidades (de la cual hablaremos más adelante en otro curso).
Con esto terminamos este cuarto módulo del curso así que sólo nos resta hablar del tema de optimización, que será el tema del quinto y último módulo.
Específicamente en la próxima lección vamos a entender el significado de este concepto de Optimización.