Vahid Mirjalili - Python Machine Learning

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El aprendizaje automático está invadiendo el mundo del software. Si quieres entender y trabajar la vanguardia del aprendizaje automático, las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esta segunda edición del bestseller Python Machine Learning, es tu libro.
Modernizado y ampliado para incluir las tecnologías de código abierto más recientes, como scikit-learn, Keras y TensorFlow, este manual proporciona el conocimiento práctico y las técnicas necesarias para crear eficaces aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo en Python.
El conocimiento y la experiencia únicos de Sebastian Raschka y Vahid Mirjalili presentan los algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, antes de continuar con temas avanzados en análisis de datos.
Combinan los principios teóricos del aprendizaje automático con un enfoque práctico de codificación para una comprensión completa de la teoría del aprendizaje automático y la implementación con Python.
Aprenderás a:
Explorar y entender los frameworks clave para la ciencia de datos, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo
Formular nuevas preguntas sobre datos con modelos de aprendizaje automático y redes neuronales
Aprovechar el poder de las últimas librerías de código abierto de Python para aprendizaje automático
Dominar la implementación de redes neuronales profundas con la librería de TensorFlow
Incrustar modelos de aprendizaje automáticos en aplicacions web accesibles
Predecir resultados objetivos continuos con análisis de regresión
Descubrir patrones ocultos y estructuras en datos con agrupamientos
Analizar imágenes mediante técnicas de aprendizaje profundo
Profundizar en datos de medios sociales y textuales con el análisis de sentimientos

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Un conocido ejemplo de aprendizaje reforzado es un motor de ajedrez. Aquí, el agente elige entre una serie de movimientos según el estado del tablero (el entorno), y la recompensa se puede definir como «ganas» o «pierdes» al final del juego:

Existen diferentes subtipos de aprendizaje reforzado Sin embargo un esquema - фото 21

Existen diferentes subtipos de aprendizaje reforzado. Sin embargo, un esquema general es que el agente en aprendizaje reforzado intenta maximizar la recompensa mediante una serie de interacciones con el entorno. Cada estado puede estar asociado a una recompensa positiva o negativa, y una recompensa se puede definir como el logro de un objetivo general (como ganar o perder una partida de ajedrez). Por ejemplo, en ajedrez, el resultado de cada movimiento podría ser un estado distinto del entorno. Para explorar un poco más el ejemplo del ajedrez, pensemos en ciertas jugadas del tablero asociadas a un evento positivo (por ejemplo, eliminar una pieza del contrincante o amenazar a la reina). Sin embargo, otras jugadas están asociadas a un evento negativo (como perder una pieza para el contrincante en el siguiente turno). Ahora, no todos los turnos dan como resultado la eliminación de una pieza del tablero, y el aprendizaje reforzado se centra en aprender las series de pasos maximizando una recompensa basada en el feedback inmediato y diferido.

Aunque esta sección ofrece una visión básica del aprendizaje reforzado, ten en cuenta que las aplicaciones de este tipo de aprendizaje están fuera del alcance de este libro, que prioriza la clasificación, el análisis de regresión y el agrupamiento.

Descubrir estructuras ocultas con el aprendizaje sin supervisión

En el aprendizaje supervisado, cuando entrenamos nuestro modelo sabemos la respuesta correcta de antemano, y en el reforzado definimos una medida de recompensa para acciones concretas mediante el agente. Sin embargo, en el aprendizaje sin supervisión tratamos con datos sin etiquetar o datos de estructura desconocida. Con las técnicas de aprendizaje sin supervisión, podemos explorar la estructura de nuestros datos para extraer información significativa sin la ayuda de una variable de resultado conocida o una función de recompensa.

Encontrar subgrupos con el agrupamiento

El agrupamiento es una técnica exploratoria de análisis de datos que nos permite organizar un montón de información en subgrupos significativos (clústers) sin tener ningún conocimiento previo de los miembros del grupo. Cada clúster que surge durante el análisis define un grupo de objetos que comparten un cierto grado de semejanza pero difieren de los objetos de otros clústers, razón por la cual el agrupamiento también se denomina a veces clasificación sin supervisión. El agrupamiento es una excelente técnica para estructurar información y derivar relaciones significativas de los datos. Por ejemplo, permite a los vendedores descubrir grupos de clientes basados en sus intereses, con el fin de desarrollar programas de marketing exclusivos.

La siguiente figura muestra cómo se puede aplicar el agrupamiento para organizar datos sin etiquetar en tres grupos distintos, basados en la similitud de sus características y Reducción de dimensionalidad para comprimir datos Otro sub - фото 22y Reducción de dimensionalidad para comprimir datos Otro subcampo del - фото 23:

Reducción de dimensionalidad para comprimir datos Otro subcampo del aprendizaje - фото 24

Reducción de dimensionalidad para comprimir datos

Otro subcampo del aprendizaje sin supervisión es la reducción de dimensionalidad. Muchas veces trabajamos con datos de alta dimensionalidad (cada observación muestra un elevado número de medidas), lo cual puede suponer un reto para el espacio de almacenamiento limitado y el rendimiento computacional de los algoritmos del aprendizaje automático. La reducción de dimensionalidad sin supervisión es un enfoque utilizado con frecuencia en el preprocesamiento de características para eliminar ruido de los datos; también puede degradar el rendimiento predictivo de ciertos algoritmos y comprimir los datos en un subespacio dimensional más pequeño, manteniendo la mayor parte de la información importante.

A veces, la reducción de dimensionalidad también puede ser útil para visualizar datos; por ejemplo, un conjunto de características dimensionales pueden ser proyectadas en un espacio de características de una, dos o tres dimensiones para visualizarlas mediante gráficos de dispersión o histogramas 2D o 3D. Las siguientes figuras muestran un ejemplo donde la reducción de dimensionalidad no lineal se ha aplicado para comprimir un brazo de gitano tridimensional en un subespacio con características 2D:

Introducción a la terminología básica y las notaciones Ahora que ya hemos - фото 25

Introducción a la terminología básica y las notaciones

Ahora que ya hemos tratado las tres categorías principales de aprendizaje automático –supervisado, sin supervisión y reforzado–, vamos a echar un vistazo a la terminología básica que utilizaremos en este libro. La tabla siguiente muestra un extracto del conjunto de datos Iris, un ejemplo clásico en el campo del aprendizaje automático. El conjunto de datos Iris contiene las medidas de 150 flores iris de tres especies distintas: Setosa, Versicolor y Virginica. Cada muestra de flor representa una fila de nuestro conjunto de datos y las medidas de la flor en centímetros se almacenan en columnas, que también denominamos características del conjunto de datos:

Para que la notación sea simple a la vez que eficiente utilizaremos algunos de - фото 26

Para que la notación sea simple a la vez que eficiente, utilizaremos algunos de los términos básicos de álgebra lineal. En los siguientes capítulos, utilizaremos una matriz y una notación vectorial para referirnos a nuestros datos. Seguiremos la convención común para representar cada muestra como una fila independiente en una matriz de características X, donde cada característica se almacena en una columna independiente.

Así, el conjunto de datos Iris que contiene 150 muestras y cuatro características también se puede escribir como una matriz Python Machine Learning - изображение 27 Python Machine Learning - изображение 28:

Python Machine Learning - изображение 29
Python Machine Learning - изображение 30 Python Machine Learning - изображение 31 Para el resto del libro, si no se indica de otro modo, utilizaremos el superíndice i para indicar la muestra de entrenamiento i, y el subíndice j para indicar la dimensión j del conjunto de datos de entrenamiento.Utilizamos letras en negrita y minúsculas para referirnos a vectores Python Machine Learning - изображение 32y letras en negrita y mayúsculas para hablar de matrices Python Machine Learning - изображение 33. Para referirnos a elementos individuales en un vector o matriz, escribimos las letras en cursiva ( картинка 34o картинка 35, respectivamente).Por ejemplo, картинка 36se refiere a la primera dimensión de las 150 muestras de flores, largo de sépalo. Así, cada fila de la matriz de características representa una instancia de flor y puede ser escrita como un vector de fila de cuatro dimensiones Python Machine Learning - изображение 37: Python Machine Learning - изображение 38Y cada dimensión de características es un vector de columna de 150 dimensiones Python Machine Learning - изображение 39. Por ejemplo: De forma similar almacenamos las variables de destino aquí etiquetas de - фото 40De forma similar, almacenamos las variables de destino (aquí, etiquetas de clase) como un vector de columna de 150 dimensiones: Una hoja de ruta para crear sistemas de aprendizaje automático En secciones - фото 41 Una hoja de ruta para crear sistemas de aprendizaje automático En secciones - фото 42

Una hoja de ruta para crear sistemas de aprendizaje automático

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