El machine learning (aprendizaje automático) es una rama de la inteligencia artificial que se centra en el desarrollo de algoritmos y modelos estadísticos que permiten a los sistemas informáticos realizar tareas específicas sin ser programados explícitamente para ello. En lugar de seguir instrucciones fijas, estos sistemas aprenden de los datos, identificando patrones y haciendo inferencias a partir de ellos.

Aprendizaje a partir de Datos

Los algoritmos de machine learning utilizan grandes volúmenes de datos para entrenarse y mejorar su precisión con el tiempo. Esto implica que, a medida que se introducen más datos, el modelo se ajusta y se vuelve más efectivo en sus predicciones o decisiones

Tipos de Aprendizaje:

• Supervisado: Se entrena el modelo con un conjunto de datos etiquetados, donde se conocen las respuestas correctas. El objetivo es que el modelo aprenda a predecir resultados a partir de nuevas entradas
• No Supervisado: Se utiliza cuando no se tienen etiquetas en los datos. El modelo busca patrones y agrupaciones en los datos sin guía previa
• Semisupervisado: Combina ambos enfoques, utilizando un pequeño conjunto de datos etiquetados junto con un gran conjunto de datos no etiquetados para mejorar el aprendizaje
• Por Refuerzo: El modelo aprende a través de prueba y error, recibiendo recompensas o penalizaciones según sus acciones

Aplicaciones

El machine learning tiene aplicaciones en diversos campos, como la salud (diagnóstico médico), finanzas (análisis de riesgos), comercio (recomendaciones personalizadas) y más. Por ejemplo, se utiliza para detectar fraudes en transacciones financieras o para personalizar la experiencia del usuario en plataformas de streaming

Ejemplo: Prediciendo los precios de Viviendas

Se utiliza la Regresión Lineal para Predecir Precios de Viviendas usando la biblioteca scikit-learn de Python.

Este ejemplo muestra cómo entrenar un modelo de regresión lineal para predecir precios de viviendas a partir de características como el tamaño.

Instalación de Bibliotecas Necesarias

Si no tienes scikit-learn y numpy instalados, puedes hacerlo usando pip:

pip install scikit-learn numpy

Código en Python

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Datos de ejemplo: tamaño de la vivienda (en pies cuadrados) y precio (en miles de dólares)
X = np.array([[500], [1000], [1500], [2000], [2500], [3000]])
y = np.array([150, 200, 250, 300, 350, 400])  # Precios correspondientes

# Dividir el conjunto de datos en entrenamiento y prueba
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Crear el modelo de regresión lineal
model = LinearRegression()

# Entrenar el modelo
model.fit(X_train, y_train)

# Hacer predicciones
predictions = model.predict(X_test)

# Mostrar los resultados
for size, price, predicted in zip(X_test, y_test, predictions):
    print(f"Tamaño: {size[0]} pies cuadrados, Precio real: ${price}, Precio predicho: ${predicted:.2f}")

# Visualización de los resultados
plt.scatter(X, y, color='blue', label='Datos reales')
plt.plot(X, model.predict(X), color='red', label='Regresión Lineal')
plt.title('Predicción de Precios de Viviendas')
plt.xlabel('Tamaño (pies cuadrados)')
plt.ylabel('Precio (miles de dólares)')
plt.legend()
plt.show()