Importancia de las matemáticas para Machine Learning
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Hoy en día, Machine Learning es una de las tecnologías más en boga entre los investigadores, las industrias y los aprendices entusiastas para facilitar nuestro día a día. Se utiliza ampliamente en casi todos los ámbitos del mundo real, pero aquí surge una pregunta importante, ¿cuál es la magia detrás de Machine Learning? La respuesta es la matemática.
Las matemáticas son el núcleo del diseño de algoritmos de Machine Learning que pueden aprender automáticamente de los datos y hacer predicciones.
No importa qué tipo de relación de amor-odio hayas tenido con las matemáticas en la escuela. Los conceptos básicos utilizados en matemáticas y estadísticas son realmente muy útiles para tomar decisiones estratégicas al diseñar modelos de Machine Learning.
Por lo tanto, si has elegido estudiar Inteligencia Artificial y más específicamente Machine Learning tienes que empezar a amar los conceptos de las matemáticas 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.
¿Por qué preocuparse por las matemáticas?
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 precisión, el tiempo de entrenamiento, la complejidad del modelo, el número de parámetros y el número de características.
- Seleccionar los ajustes de los parámetros y las estrategias de validación.
- Identificar el ajuste insuficiente y el ajuste excesivo mediante la comprensión del equilibrio entre el sesgo y la varianza.
- Estimar el intervalo de confianza y la incertidumbre adecuados.
Tienes que recordar que las matemáticas se han convertido en parte de nuestro día a día. Desde que nos levantamos hasta que nos acostamos, utilizamos las matemáticas en todos los aspectos de nuestra vida. Por lo que, cualquiera que sea tu objetivo, debes enfocarte en algún punto en las matemáticas.
¿Qué nivel de matemáticas 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 interés que tengas dentro de este campo.
Si quieres enfocarte al área de investigación en las formulaciones matemáticas y las teorías de Machine Learning, necesitarás conocer las técnicas más avanzadas dentro de está área.
Ahora si, por el contrario, quieres convertir en un ingeniero o desarrollar de Machine Learning solamente necesitas un nivel mínimo de cada concepto matemático para avanzar dentro de tu objetivo.
¿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 mayoría de nuestros problemas y también muchos algoritmos se escriben utilizando estos pilares, los cuales son:
- Estadística
- Probabilidad
- Cálculo
- Álgebra 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 visualización y la predicción de la salida de los datos. Para todas las operaciones que realizamos sobre los datos, hay una base común que nos ayuda a lograr todo esto a través de la computación y eso es matemáticas.
Las matemáticas para Machine Learning son una faceta esencial que a menudo se pasa por alto o se aborda con una perspectiva equivocada. Por lo que acá ya aprendiste el por qué es importante su estudio dentro de ese campo.
Si te estás iniciando en Machine Learning y aún no conoces los temas y áreas de matemáticas que necesitas enfocarte, te ofrezco un listado con este contenido. Con esta guía podrás conocer los temas de matemáticas que deberás aprender para avanzar en tu aprendizaje de Machine Learning. Para descargar la guía solamente tienes que ingresar a este enlace.
