Aprendizaje supervisado: regresión y clasificación en machine learning

Objetivo del profesor

El objetivo de esta clase era introducir a los estudiantes al aprendizaje supervisado, explicando sus fundamentos, tipos principales, aplicaciones prácticas y consideraciones éticas. El profesor buscaba que los estudiantes comprendieran cómo funciona este tipo de machine learning, sus ventajas, limitaciones y su relevancia en aplicaciones del mundo real.

Habilidades desarrolladas

• Identificación de problemas: Distinguir entre problemas de regresión y clasificación
• Análisis crítico: Evaluar la calidad de datos y detectar posibles sesgos
• Pensamiento ético: Considerar las implicaciones sociales del uso de modelos supervisados
• Selección de algoritmos: Entender que no existe una solución única para todos los problemas

Conceptos clave

• [0:31] Aprendizaje supervisado: Tipo de machine learning que aprende de ejemplos etiquetados para hacer predicciones
• [0:56] Regresión vs Clasificación: Los dos tipos principales de problemas supervisados
• [0:59] Regresión: Predicción de valores numéricos (precio de casa, temperatura, ventas)
• [1:07] Clasificación: Predicción de categorías (spam/no spam, gato/perro)
• [2:35] Patrones ocultos: Capacidad de detectar relaciones que los humanos no pueden ver
• [3:14] Garbage in, garbage out: Principio que establece que datos de mala calidad producen resultados de mala calidad
• [4:10] No Free Lunch Theorem: No existe un modelo que funcione mejor para todos los problemas
• [4:23] Sesgo en datos: Los modelos perpetúan los sesgos presentes en los datos de entrenamiento

Palabras clave importantes

• Datos etiquetados
• Entrenamiento
• Predicciones
• Variables de entrada
• Calidad de datos
• Monitoreo constante
• Actualización de modelos
• Privacidad
• Modelos híbridos

Hechos importantes

• [1:14] Aplicaciones cotidianas: Netflix usa regresión para predecir calificaciones, Gmail usa clasificación para organizar correos
• [1:26] Sector financiero: Bancos usan regresión para límites de crédito y clasificación para aprobación
• [1:37] Medicina: Regresión para dosis de medicamentos, clasificación para detectar enfermedades
• [2:25] Casos médicos avanzados: Modelos detectan problemas cardíacos en electrocardiogramas antes que los médicos
• [3:40] Algoritmos de regresión: Regresión lineal, árboles de decisión, random forest, redes neuronales
• [3:49] Algoritmos de clasificación: Regresión logística, Naive Bayes, máquinas vectoriales de soporte, redes neuronales
• [5:08] Evolución actual: GPT fue entrenado con métodos supervisados a gran escala

Principales puntos de datos

• [1:17] Calificación ejemplo: Netflix predice 4.2 estrellas para una película
• [5:14] Tendencia actual: Modelos híbridos que combinan aprendizaje supervisado, no supervisado y reforzado