Importancia de las matemáticas para Machine Learning

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Hoy en d├şa, Machine Learning es una de las tecnolog├şas m├ís en boga entre los investigadores, las industrias y los aprendices entusiastas para facilitar nuestro d├şa a d├şa. Se utiliza ampliamente en casi todos los ├ímbitos del mundo real, pero aqu├ş surge una pregunta importante, ┬┐cu├íl es la magia detr├ís de Machine Learning? La respuesta es la matem├ítica.

Las matemáticas son el núcleo del diseño de algoritmos de Machine Learning que pueden aprender automáticamente de los datos y hacer predicciones.

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No importa qu├ę tipo de relaci├│n de amor-odio hayas tenido con las matem├íticas en la escuela. Los conceptos b├ísicos utilizados en matem├íticas y estad├şsticas son realmente muy ├║tiles para tomar decisiones estrat├ęgicas al dise├▒ar modelos de Machine Learning.

Por lo tanto, si has elegido estudiar Inteligencia Artificial y m├ís espec├şficamente Machine Learning tienes que empezar a amar los conceptos de las matem├íticas e implementarlos en tu futuro, ya que es uno de los requisitos previos para Machine Learning.

Pero ampliemos un poco más esto, para que puedas empezar a aceptar que, por lo menos, necesitas saber un poco de matemáticas para poder obtener mejores resultados en tus proyectos de Machine Learning.

importancia de las matemáticas en machine learning

┬┐Por qu├ę preocuparse por las matem├íticas?

Hay muchas razones por las que las matemáticas de Machine Learning son importantes, destaquemos algunas de ellas:

  • Elegir el algoritmo adecuado, lo que incluye tener en cuenta la precisi├│n, el tiempo de entrenamiento, la complejidad del modelo, el n├║mero de par├ímetros y el n├║mero de caracter├şsticas.
  • Seleccionar los ajustes de los par├ímetros y las estrategias de validaci├│n.
  • Identificar el ajuste insuficiente y el ajuste excesivo mediante la comprensi├│n del equilibrio entre el sesgo y la varianza.
  • Estimar el intervalo de confianza y la incertidumbre adecuados.

Tienes que recordar que las matem├íticas se han convertido en parte de nuestro d├şa a d├şa. Desde que nos levantamos hasta que nos acostamos, utilizamos las matem├íticas en todos los aspectos de nuestra vida. Por lo que, cualquiera que sea tu objetivo, debes enfocarte en alg├║n punto en las matem├íticas.

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┬┐Qu├ę nivel de matem├íticas necesitas?

Es normal que te hagas esta pregunta, pero tienes que entender que Machine Learning es un campo interdisciplinario, por lo que responder a la misma tiene distintas formas y depende, en gran medida, el inter├ęs que tengas dentro de este campo.

Si quieres enfocarte al ├írea de investigaci├│n en las formulaciones matem├íticas y las teor├şas de Machine Learning, necesitar├ís conocer las t├ęcnicas m├ís avanzadas dentro de est├í ├írea.

Ahora si, por el contrario, quieres convertir en un ingeniero o desarrollar de Machine Learning solamente necesitas un nivel m├şnimo de cada concepto matem├ítico para avanzar dentro de tu objetivo.

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¿Cuáles son los pilares de Machine Learning?

Para avanzar dentro de Machine Learning tienes que entender los conceptos básicos de las matemáticas, escribir nuestros propios algoritmos e implementar algoritmos existentes para resolver muchos problemas del mundo real.

Hay cuatro pilares de Machine Learning, en los que se resuelven la mayor├şa de nuestros problemas y tambi├ęn muchos algoritmos se escriben utilizando estos pilares, los cuales son:

  • Estad├şstica
  • Probabilidad
  • C├ílculo
  • ├ülgebra Lineal

Estas son las áreas fundamentales que tendrás que enfocarte dentro de tus estudios de Machine Learning.

Machine Learning consiste en tratar los datos. Recogemos los datos y realizamos varias operaciones en el conjunto de datos como la limpieza y el procesamiento de los datos, la visualizaci├│n y la predicci├│n de la salida de los datos. Para todas las operaciones que realizamos sobre los datos, hay una base com├║n que nos ayuda a lograr todo esto a trav├ęs de la computaci├│n y eso es matem├íticas.

Las matem├íticas para Machine Learning son una faceta esencial que a menudo se pasa por alto o se aborda con una perspectiva equivocada. Por lo que ac├í ya aprendiste el por qu├ę es importante su estudio dentro de ese campo.

Si te est├ís iniciando en Machine Learning y a├║n no conoces los temas y ├íreas de matem├íticas que necesitas enfocarte, te ofrezco un listado con este contenido. Con esta gu├şa podr├ís conocer los temas de matem├íticas que deber├ís aprender para avanzar en tu aprendizaje de Machine Learning. Para descargar la gu├şa solamente tienes que ingresar a este enlace.

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