5 - Las tareas y tipos de tareas
Lección 5 del curso Introducción al Machine Learning.
Tabla de contenido
Introducción
En la lección anterior hablamos del aprendizaje y los tipos de aprendizaje que podemos tener en el Machine Learning.
En esta lección abordaremos otro concepto fundamental del Machine Learning: hablaremos de las tareas y los tipos de tareas, que en últimas definen el uso que le daremos al sistema de Machine Learning que implementemos.
Suscríbete para tener acceso al video con la explicación detallada de esta lección. Además podrás disfrutar de todos los cursos de la Academia Online
¿Qué son las tareas?
Entendamos el concepto de tarea con varios ejemplos:
- Si hablamos del caso del filtro anti-spam entonces la tarea es diferenciar mensajes normales de anormales
- Si hablamos del caso de segmentación de clientes la tarea es encontrar agrupaciones de clientes con perfiles similares
- Si hablamos del caso de la predicción del precio de un vehículo dadas varias características, entonces la tarea es generar una cantidad numérica (el precio del vehículo)
Partiendo de estos ejemplos podemos definir la tarea como lo que el sistema de Machine Learning debería hacer con los datos de entrada.
Tipos de tareas
Existen muchos tipos de tareas que pueden ser resueltas con Machine Learning. Algunas de las más comunes son:
- Clasificación: en este caso la tarea del sistema de Machine Learning es tomar el dato de entrada y determinar a cuál de las posibles categorías pertenece. Como ejemplos tenemos el filtro anti-spam, el análisis de sentimientos o la clasificación y segmentación de imágenes
- Regresión: en esta tarea se toma el dato de entrada y el sistema de Machine Learning debe predecir un valor numérico continuo
- Agrupamiento: en este caso la tarea es generar agrupaciones de datos con base en algún grado de similitud
- Reducción de dimensionalidad: la tarea consiste en encontrar una representación compacta del dato de entrada
- Transcripción: esta tarea consiste en tomar un dato no estructurado a la entrada (voz, imágenes) y generar una salida también no estructurada pero en formato texto.
- Detección de anomalías: donde la tarea es detectar datos atípicos o con comportamientos inusuales
Recuerda suscribirte para acceder al video con la explicación detallada de esta lección. Además podrás disfrutar de todos los cursos de la Academia Online
Conclusión
Acabamos de ver en qué consiste el concepto de tarea en el Machine Learning así como algunas de las tareas más representativas que podemos encontrar. Estas tareas pueden tener enfoques de aprendizaje supervisado (como la regresión y la clasificación) o no supervisado (como el agrupamiento y la reducción de dimensionalidad).
En la próxima lección nos enfocaremos en los conceptos de algoritmos, modelos, parámetros e hiperparámetros que resultarán esenciales al momento de implementar diferentes tipos de sistemas de Machine Learning.