Las matemáticas son un componente fundamental del Machine Learning (Aprendizaje Automático en español), ya que proporcionan los principios y técnicas subyacentes para comprender los datos y trabajar con ellos. Pero, ¿qué matemáticas se necesitan para Machine Learning? En este artículo te contamos todo al respecto.

Las matemáticas que se necesitan para Machine Learning

Si estás pensando especializarte en Machine Learning, es importante que sepas que las áreas esenciales de las matemáticas son el Álgebra Lineal, Cálculo, la Teoría de la probabilidad y la Estadística. A continuación desarrollamos cada una de ellas.

1- Álgebra Lineal

El Álgebra lineal juega un papel fundamental en la comprensión de la teoría de fondo detrás del Machine Learning, y también se utiliza para Deep Learning. ¿Por qué es tan importante? Debido a que proporciona el marco matemático para trabajar con vectores y matrices que se utilizan en los algoritmos de aprendizaje automático.

Algunos de los algoritmos de Machine Learning como Regresión Lineal, Regresión Logística, Máquinas Vectores de Soporte y Árboles de Decisión, emplean el álgebra lineal en la construcción de los algoritmos.

Adicionalmente, con la ayuda del álgebra lineal también puedes construir tus propios algoritmos de Machine Learning.

2- Cálculo

El cálculo también es crucial, ya que proporciona las herramientas para optimizar los algoritmos de aprendizaje automático. Esto incluye conceptos como el descenso de gradiente, que se emplea para minimizar el error en los modelos de aprendizaje automático, y técnicas de optimización como el método Newton-Raphson.

Este tipo de matemática se centra principalmente en las integrales, los límites, las derivadas y las funciones; y se utiliza, sobre todo, en la optimización de algoritmos de Machine Learning y Deep Learning.

3- Teoría de la Probabilidad

La teoría de la probabilidad proporciona las herramientas para comprender y modelar la incertidumbre en los modelos de aprendizaje automático. Esto incluye conceptos como las distribuciones de probabilidad, la inferencia bayesiana y las pruebas de hipótesis.

Cabe resaltar que la probabilidad es necesaria para trabajar correctamente en un proyecto de predicción y modelización de Machine Learning.

4- Estadística

Finalmente, la estadística se usa para sacar conclusiones de los datos. Esta área de la matemática se ocupa de los métodos estadísticos de recogida, presentación, análisis e interpretación de los datos numéricos.

Además, ayuda a identificar el objetivo a partir de los datos y la información disponible, como también a comprender y a transformar las observaciones de la muestra en información significativa.

Las estadísticas empleadas en Machine Learning se dividen en dos categorías, las estadísticas descriptivas y la inferencial, y cada una de ellas se utilizará dependiendo del tipo de análisis que se realicen sobre los datos.

¿Por qué son importantes las matemáticas para Machine Learning?

Son varias las razones por las cuales las matemáticas son importantes para Machine Learning, pero entre las más importantes podemos resaltar:

• Seleccionar el algoritmo correcto, tomando en cuenta su precisión, tiempo de capacitación, complejidad del modelo, cantidad de parámetros y cantidad de características.
• Elegir configuraciones de parámetros y estrategias de validación.
• Identificar el ajuste insuficiente y el sobreajuste entendiendo la compensación de bias-varianza.
• Estimar el intervalo de confianza correcto y la incertidumbre.

Otros campos importantes para el Machine Learning

Además de estas áreas fundamentales de las matemáticas, existen otros campos relevantes para el Machine Learning; como la teoría de grafos, la teoría de la optimización y la teoría de la información. El aprendizaje automático también depende en gran medida de lenguajes y marcos de programación como Python, R y TensorFlow, entre otros.

Para finalizar, vale la pena señalar que, si bien es necesaria una sólida formación matemática para trabajar en el campo del Machine Learning, esta no es la única habilidad requerida. El aprendizaje automático también requiere experiencia en análisis de datos, programación y conocimientos específicos del campo de aplicación. Por ello, a menudo es necesaria la colaboración interdisciplinar para desarrollar soluciones de Machine Learning satisfactorias.