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cesguiro [Datos de entrenamiento no representativos]
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-====== 4 - Aprendizaje automático (machine learning) ======
-Hoy en día, el machine learning se utiliza en multitud de aplicaciones que utilizamos cada día, como un sistema de recomendaciones, traducción automática de textos, reconocimiento de voz…
-Dentro de los tipos de machine learning, uno de lo más populares hoy en día (y que es en parte responsable del auge de la IA) son las redes neuronales (Neural Nets) y el aprendizaje profundo (Deep Learning).
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-  * **Inteligencia artificial (AI)**: Rama de la informática que intenta simular diferentes comportamientos humanos por parte de las máquinas.
-  * **Aprendizaje automático (ML)**: Es una parte de la inteligencia artificial (pero no la única) que permite a las máquinas aprender a partir de los datos sin ser programadas.
-  * **Redes neuronales (NN)**: Uno de los tipos de aprendizaje automático (hoy en día, uno de los más populares)
-  * **Aprendizaje profundo (DL)**:  Método para construir, entrenar y usar redes neuronales.
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-===== Tipos de machine learning =====
-==== Aprendizaje supervisado/no supervisado ====
-En el **aprendizaje supervisado**, el conjunto de entrenamiento incluye las soluciones deseadas, denominadas “etiquetas”.
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-Por el contrario, en el aprendizaje no supervisado los datos de entrenamiento no incluyen las soluciones (no  están etiquetados). El modelo es capaz de aprender de forma totalmente autónoma.
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-Las dos tareas típicas del aprendizaje supervisado son la **regresión** y la **clasificación**. En las tareas de regresión el algoritmo intenta predecir un valor numérico “objetivo” si se da un conjunto de características, denominados “predictores”.
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-En los problemas de clasificación, el modelo intenta clasificar las nuevas instancias según sus características. En  este caso, la etiqueta de los datos de entrenamiento será la clase a la que pertenece cada instancia.
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-Puesto que etiquetar datos suele llevar mucho tiempo y supone un gasto importante, a menudo tendremos un montón de instancias sin etiquetar y unas pocas etiquetadas. Algunos algoritmos pueden ocuparse de datos que están etiquetados en parte. Esto se llama **aprendizaje semisupervisado**.
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-El aprendizaje por refuerzo es algo totalmente diferente. En este caso, la máquina aprende recibiendo “recompensas” (o “castigos”) según las acciones que tome.
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-==== Aprendizaje por lotes/online ====
-En el **aprendizaje por lotes** el sistema no puede aprender de forma gradual; tiene que entrenarse usando todos los datos disponibles en ese momento. Una vez se entrena el modelo se lanza a producción, y si entran nuevos datos tenemos que volver a entrenar al modelo con todos los datos disponibles (los nuevos y los viejos). Esto se llama **aprendizaje offline**.
-Uno de los problemas con este tipo de aprendizaje es que entrenar un modelo completo puede tardar varias horas, con lo que normalmente se hace cada 24 horas o cada semana. Si necesitamos actualizar el sistema con datos que cambian con rapidez, necesitamos otras soluciones.
-En el **aprendizaje online** el sistema es capaz de aprender de forma gradual, ya sea con datos individuales o en grupos pequeños de datos llamados //minilotes//.
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-También se pueden utilizar este tipo de sistemas cuando el volumen de datos para entrenar es enorme. El algoritmo carga parte de los datos, ejecuta un paso de entrenamiento con esos datos y repite el proceso hasta que ha procesado todos los datos.
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-Un parámetro importante en este tipo de sistemas es la **tasa de aprendizaje**: la rapidez con la que debe adaptarse el sistema a los datos cambiantes. Si la tasa de aprendizaje es muy alta, el sistema se adaptará con rapidez a los datos nuevos, pero también tenderá a olvidar rápido los datos antiguos (por ejemplo, en un filtro de spam no nos interesa que el sistema olvide los tipos de spam que ya ha aprendido). Por el contrario, con una tasa de aprendizaje muy baja, el sistema aprenderá más despacio, pero será menos sensible al ruido de los datos nuevos.
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-==== Aprendizaje basado en instancias/basado en modelos ====
-En el **aprendizaje basado en instancias**, el sistema aprende los ejemplos de memoria y, después, generaliza a nuevos casos utilizando una medida de similitud para compararlos con los ejemplos aprendidos.
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-Otra forma de generalizar es crear un modelo a partir de un conjunto de ejemplos y, después, utilizarlo para hacer predicciones. Esto se denomina **aprendizaje basado en modelos**.
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-===== Principales problemas del machine learning =====
-La tarea principal del machine learning es seleccionar un algoritmo de aprendizaje (modelo) y entrenarlo con unos datos. Por lo tanto, las dos cosas que pueden ir mal son elegir un mal algoritmo o entrenarlo con malos datos. Vamos a ver ejemplos de selección mala de datos.
-==== Cantidad insuficiente de datos de entrenamiento ====
-La mayoría de modelos de machine learning necesitan miles (o millones en el caso de imágenes, por ejemplo) de datos para aprender.
-<note>En un artículo del 2001, investigadores de Microsoft demostraron que diferentes algoritmos de machine learning (algunos muy sencillos) tenían un rendimiento parecido ante un problemas complejo cuando se aumentaban el número de datos. Los autores sugieren que “quizás nos convenga reconsiderar la compensación entre invertir tiempo y dinero en el desarrollo de los algoritmos frente a invertirlos en el desarrollo de los corpus”.
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-No obstante, los conjuntos de datos pequeños y medianos son todavía muy comunes y no siempre es fácil ni barato conseguir datos de entrenamiento extra, así que todavía no podemos dejar de lado los algoritmos.</note>
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-==== Datos de entrenamiento no representativos ====
-Para poder generalizar bien, es crucial que los datos de entrenamiento sean representativos de los casos nuevos que queremos generalizar. Si utilizamos un conjunto de entrenamiento no representativo, entrenaremos un modelo con pocas probabilidades de hacer predicciones exactas.
-Es crucial usar un conjunto de entrenamiento que sea representativo de os casos a los que queremos generalizar. A menudo, eso es más difícil de lo que parece: si la muestra es demasiado pequeña, tendremos ruido muestral (es decir, datos no representativos fruto del azar), pero incluso las muestras muy grandes pueden ser no representativas si el método de muestreo es defectuoso. Esto se llama sesgo muestral.
-<note>Un ejemplo famoso de sesgo muestral se produjo durante las elecciones presidenciales de EE.UU en 1936, que enfrentaban a Landon y a Roosevelt: la revista Literary Digest llevó a cabo una encuesta, enviando un correo a 10 millones de personas. Recibió 2,4 millones de respuestas y predijo que Landon conseguiría el 57% de los votos. En vez de eso, Roosevelt ganó con un 62% de los votos. El fallo estuvo en el método de muestreo que utilizó la revista:
-  * En primer lugar, para obtener las direcciones para enviar las encuestas, la Literary Digest utilizó guías telefónicas, listas de suscriptores a la revista, listas de socios del club y fuentes similares. Todas estas listas tendían a favorecer a gente más adinerada, que tenía más probabilidades de votar a los republicanos (Landon)
-  * En segundo lugar, respondieron menos del 25% de las personas encuestadas. Esto volvió a introducir un sesgo muestral al excluir de manera potencial a la gente a la que no le interesaba mucho la política, gente a la que no le gustaba la revista y otros grupos clave.</note>