Python Machine Learning. Vahid Mirjalili

para dar sentido a todo esto de manera intuitiva, utilizaremos la librería Matplotlib, que se puede personalizar en muchos aspectos.

      Las versiones de los principales paquetes de Python que se han utilizado para escribir este libro son las que aparecen en la siguiente lista. Asegúrate de que la versión de los paquetes que has instalado sea igual o superior a estas versiones para garantizar que los ejemplos de código funcionen correctamente:

      •NumPy 1.12.1

      •SciPy 0.19.0

      •scikit-learn 0.18.1

      •Matplotlib 2.0.2

      •pandas 0.20.1

Resumen

      En este capítulo, hemos explorado el aprendizaje automático desde un nivel muy alto y nos hemos familiarizado con el panorama general y los principales conceptos que vamos a explorar con mayor detalle en los próximos capítulos. Hemos aprendido que el aprendizaje supervisado está compuesto por dos importantes subcampos: clasificación y regresión. Mientras que los modelos de clasificación nos permiten categorizar objetos en clases conocidas, podemos utilizar el análisis de regresión para predecir el resultado continuo de variables de destino. El aprendizaje sin supervisión no solo ofrece técnicas útiles para descubrir estructuras en datos sin etiquetar, sino que también puede ser útil para la compresión de datos en las etapas de preprocesamiento de características. Nos hemos referido brevemente a la hoja de ruta típica para aplicar el aprendizaje automático a problemas concretos, que usaremos como base para discusiones más profundas y ejemplos prácticos en los siguientes capítulos. Además, hemos preparado nuestro entorno Python e instalado y actualizado los paquetes necesarios para estar listos para ver en acción el aprendizaje automático.

      Más adelante en este libro, además del aprendizaje automático en sí mismo, también presentaremos diferentes técnicas para preprocesar nuestros conjuntos de datos, que nos ayudarán a conseguir el mejor rendimiento de los distintos algoritmos de aprendizaje automático. Si bien cubriremos los algoritmos de clasificación de forma bastante extensa en todo el libro, también exploraremos diferentes técnicas para el análisis de regresión y la agrupación.

      Tenemos un emocionante viaje por delante, en el que descubriremos potentes técnicas en el amplio campo del aprendizaje automático. Sin embargo, nos acercaremos al aprendizaje automático paso a paso, generando nuestro conocimiento de forma gradual a lo largo de los capítulos que componen este libro. En el capítulo siguiente, empezaremos este viaje implementando uno de los algoritmos de aprendizaje automático para clasificación, que nos prepara para el Capítulo 3, Un recorrido por los clasificadores de aprendizaje automático con scikit-learn, donde nos acercaremos a algoritmos de aprendizaje automático más avanzados con la librería de código abierto scikit-learn.

      Entrenar algoritmos simples de aprendizaje automático para clasificación

      En este capítulo, utilizaremos dos de los primeros algoritmos de aprendizaje automático descritos algorítmicamente para clasificación: el perceptrón y las neuronas lineales adaptativas. Empezaremos implementando un perceptrón paso a paso en Python y entrenándolo para que clasifique diferentes especies de flores en el conjunto de datos Iris. Esto nos ayudará a entender el concepto de algoritmos de aprendizaje automático para clasificación y cómo pueden ser implementados de forma eficiente en Python.

      Tratar los conceptos básicos de la optimización utilizando neuronas lineales adaptativas sentará las bases para el uso de clasificadores más potentes con la librería de aprendizaje automático scikit-learn, como veremos en el Capítulo 3, Un recorrido por los clasificadores de aprendizaje automático con scikit-learn.

      Los temas que trataremos en este capítulo son los siguientes:

      •Crear una intuición para algoritmos de aprendizaje automático.

      •Utilizar pandas, NumPy y Matplotlib para leer, procesar y visualizar datos.

      •Implementar algoritmos de clasificación lineal en Python.

Neuronas artificiales: un vistazo a los inicios del aprendizaje automático

      Antes de hablar con más detalle del perceptrón y de los algoritmos relacionados, echemos un vistazo a los comienzos del aprendizaje automático. Para tratar de entender cómo funciona el cerebro biológico, para diseñar la Inteligencia Artificial, Warren McCullock y Walter Pitts publicaron, en 1943, el primer concepto de una célula cerebral simplificada, la denominada neurona McCullock-Pitts (MCP), recogido en su libro A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity [Un cálculo lógico de las ideas inmanentes en la actividad nerviosa], W. S. McCulloch y W. Pitts, Bulletin of Mathematical Biophysics [Boletín de Biofísica Matemática], 5(4): 115-133, 1943. Las neuronas son células nerviosas interconectadas en el cerebro que participan en el proceso y la transmisión de señales eléctricas y químicas, como se ilustra en la siguiente figura:

      McCullock y Pitts describieron una célula nerviosa como una simple puerta lógicacon salidas binarias; múltiples señales llegan a las dendritas, a continuación se integran en el cuerpo de la célula y, si la señal acumulada supera un umbral determinado, se genera una señal de salida que será transmitida por el axón.

      Solo unos años después, Frank Rosenblatt publicó el primer concepto de la regla de aprendizaje del perceptrón, basado en el modelo de la neurona MCP, en The Perceptron: A Perceiving and Recognizing Automaton [El perceptrón: un autómata de percepción y reconocimiento], F. Rosenblatt, Cornell Aeronautical Laboratory, 1957). Con esta regla del perceptrón, Rosenblatt propuso un algoritmo que podía automáticamente aprender los coeficientes de peso óptimo que luego se multiplican con las características de entrada para tomar la decisión de si una neurona se activa o no. En el contexto del aprendizaje supervisado y la clasificación, un algoritmo como este podría utilizarse para predecir si una muestra pertenece a una clase o a otra.

      La definición formal de una neurona artificial

      De un modo más formal, para simplificar, podemos situar la idea de las neuronas artificiales en el contexto de una tarea de clasificación binaria donde hacemos referencia a nuestras dos clases como 1 (clase positiva) y -1 (clase negativa). También podemos definir una función de decisión () que toma una combinación lineal de determinados valores de entrada x y un vector de peso correspondiente w, donde z es la denominada entrada de red :

      Ahora, si la entrada de red de una muestra concreta es mayor que un umbral definido , predecimos de otro modo la clase 1 y la clase -1. En el algoritmo de perceptrón, la función de decisión es una variante de una función escalón unitario:

      Para simplificar, podemos traer el umbral al lado izquierdo de la ecuación y definir un peso cero como y , por lo que escribimos z de un modo más compacto:

      Y: