Machine learning estadística – Nuevas aplicaciones de la matemática

machine learning estadística

La inteligencia humana es tan amplia y profunda que le ha sido posible transferir los procesos propios del razonamiento y el pensamiento del hombre al ordenador, por medio de modelos matemáticos que los simulan y representan. Nace así el machine learning estadística con la finalidad de incrementar la generación de valor y los resultados obtenidos a partir del trabajo en equipo, al identificar e interpretar las relaciones existentes entre la infinidad de datos manipulados.

Familiarizarse con la inteligencia artificial y el machine learning es ahora una necesidad para muchas personas que se mueven en el ambiente empresarial. En ese camino aparecen también las matemáticas, ciencia que muchos se alegraron de dejar atrás al egresar de la universidad y al presente descubren, con sorpresa, que las requieren de nuevo. Sin embargo, aprender por primera vez o repasar es hoy en día más sencillo, gracias a la cantidad de recursos disponibles.

La gran ventaja es que no tendrás que profundizar en todos los conceptos, sino solo en aquellos que hagan falta para entender el tema que nos ocupa; asimismo, el proceso se facilita por el hecho de que con la teoría vas captando en paralelo su aplicación práctica. Cuando te familiarizas con el área matemática de los algoritmos, su complejidad, parámetros, etc. entonces te es posible elegir aquel que resulte más adecuado a las necesidades de tu empresa.

¿Qué requieres conocer para captar los detalles del machine learning?

Entre los temas a dominar se encuentran:

  • Álgebra lineal: se trata de información básica, por lo que deberás estar familiarizado con el manejo de espacios vectoriales, operaciones con matrices y determinantes, método de resolución de Gauss-Jordan, etc.
  • Cálculo multivariable: en este caso requerirás conocer las bases del cálculo infinitesimal, diferencial e integral, vectorial, etc. de modo de poder trabajar con libertad límites, derivadas e integrales, funciones, transformadas y demás.
  • Estadística: es el área de las matemáticas más cercana al aprendizaje automático. Teoría combinatoria, cálculos de probabilidad, conceptos de varianza, desviación estándar y distribución poblacional son algunos de los contenidos que deberás manejar.
  • Algoritmos y optimización: para estimar la efectividad, coste y escalabilidad de un algoritmo necesitarás reentrenarte en la gestión de estructuras de datos (árboles binarios, impacto del gradiente, propagación, etc.).
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