¿Qué es un algoritmo y por qué es esencial en Data Science?

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Los algoritmos son esenciales en informática, en particular para la Data Science y el Machine Learning. Descubre todo lo que necesitas saber al respeto : definición, funcionamiento, casos de uso, formación, etc.

El término “algoritmo” describe el nombre del gran matemático persa Al Khwarizmi que vivió hacia el año 820 y que introdujo en Occidente la numeración decimal (procedente de India) y enseñó las reglas aritméticas elementales vinculadas a ella. Posteriormente, el concepto algoritmo se extendió a objetos cada vez más complejos: textos, fotos, fórmulas lógicas y objetos físicos, entre otros.

¿Qué es un algoritmo?

Un algoritmo es en realidad un procedimiento por etapas. Es un conjunto de reglas que hay que seguir para realizar una tarea o resolver un problema.

Mucho antes de la aparición de los ordenadores, los humanos ya utilizaban algoritmos. Las recetas de cocina, las operaciones matemáticas o incluso las instrucciones para montar un mueble pueden considerarse algoritmos.

En el campo de la programación informática, los algoritmos son conjuntos de reglas que indican al ordenador cómo ejecutar una tarea. En realidad, un programa informático es un algoritmo que indica al ordenador qué pasos debe realizar y en qué orden para llevar a cabo una tarea específica. Se escriben utilizando un lenguaje de programación.

¿Cuáles son los diferentes tipos de algoritmos?

Hay una gran variedad de algoritmos, clasificados según los conceptos que utilizan para realizar una tarea. Estas son las principales categorías.

Los algoritmos “divide y vencerás” permiten dividir un problema en varios subproblemas del mismo tipo. Estos problemas más pequeños se resuelven y sus soluciones se combinan para resolver el problema original.

Los algoritmos de fuerza bruta consisten en probar todas las soluciones posibles hasta encontrar la mejor. Un algoritmo aleatorio utiliza un número aleatorio al menos una vez durante el cálculo para encontrar la solución del problema.

Un algoritmo voraz encuentra la solución óptima localmente, con el objetivo de encontrar una solución óptima para el problema global. Un algoritmo recursivo resuelve la versión más simple de un problema y luego resuelve versiones cada vez más grandes hasta encontrar la solución del problema original.

Un algoritmo de vuelta atrás divide el problema en subproblemas que se pueden intentar resolver uno tras otro. Si no se encuentra la solución, basta con retroceder en el problema hasta encontrar la manera de seguir avanzando.

Por último, un algoritmo de programación dinámica permite descomponer un problema complejo en un conjunto de subproblemas más sencillos. Todos estos subproblemas se resuelven una vez, y su solución se almacena para su uso futuro. Esto evita tener que volver a calcular sus soluciones.

¿Qué son los algoritmos de ordenación?

Un algoritmo de ordenación coloca los elementos de una lista en un orden determinado. Puede ser, por ejemplo, un orden numérico o lexicográfico. Esta organización suele ser importante como primer paso para resolver problemas más complejos.

Existen muchos algoritmos de ordenación, con sus ventajas e inconvenientes. Aquí tienes algunos ejemplos :

  • Los algoritmos de ordenación lineal permiten encontrar los elementos más pequeños de una lista, clasificarlos, añadirlos a una nueva lista y eliminarlos de la lista original. Este proceso se repite hasta que la lista original esté vacía.
  • La ordenación por burbujas consiste en comparar los dos primeros elementos de la lista e invertirlos si el primero es mayor que el segundo. Este proceso se repite para cada par de elementos adyacentes de la lista, hasta que toda la lista esté ordenada.
  • Por último, la ordenación por inserción consiste en comparar cada elemento de la lista con los elementos anteriores hasta encontrar un elemento menor. Los dos elementos se invierten, y el proceso se repite hasta que toda la lista esté ordenada.

¿Cómo se utilizan los algoritmos en informática?

En informática, los algoritmos son omnipresentes. De hecho, son la columna vertebral de la informática, ya que un algoritmo da al ordenador un conjunto específico de instrucciones.

Esas instrucciones son las que permiten que el ordenador realice las tareas. Los programas informáticos son, a su vez, algoritmos escritos en lenguajes de programación.

Los algoritmos también desempeñan un papel fundamental en el funcionamiento de las redes sociales, por ejemplo. Deciden qué publicaciones se muestran o qué anuncios se ofrecen al usuario.

En los motores de búsqueda, son los algoritmos los que optimizan las búsquedas, predicen lo que escribirán los usuarios y mucho más. Asimismo, plataformas como Netflix, YouTube, Amazon o Spotify se basan en algoritmos para sus motores de recomendación.

¿Por qué es importante entender los algoritmos?

Más allá de la informática, el pensamiento algorítmico es crucial en muchos campos. Es la capacidad de definir pasos claros para resolver un problema.

De hecho, utilizamos esta forma de pensar a diario y a menudo sin darnos cuenta. En la era de la Data Science, el Machine Learning y la Inteligencia Artificial, los algoritmos son más importantes que nunca y representan el combustible de la nueva revolución industrial.

Cuáles son los principales algoritmos de Machine Learning

Los algoritmos de Machine Learning son programas capaces de aprender de los datos y de mejorar de forma autónoma sin la intervención humana basada en la experiencia.

Entre las tareas de aprendizaje que pueden realizar, estos algoritmos pueden, por ejemplo, aprender la estructura oculta de los datos no etiquetados, o el aprendizaje «basado en instancias», que consiste en producir una etiqueta de categoría para una nueva instancia comparándola con los datos de entrenamiento almacenados en la memoria.

Hay tres categorías principales de algoritmos de Machine Learning : supervisados, no supervisados y semisupervisados. Cada una de estas categorías se basa en un método de aprendizaje diferente.

El aprendizaje supervisado utiliza datos de entrenamiento etiquetados para aprender la función de mapeo que transforma las variables de input (entrada) o de output (salida). Tras ese aprendizaje, el algoritmo puede generar outputs a partir de nuevos inputs.

Entre los algoritmos de aprendizaje supervisado, se incluyen los algoritmos de ordenación y regresión. La ordenación se utiliza para predecir el resultado de una muestra dada cuando la variable de salida está en forma de categoría. El modelo de ordenación analiza los datos de entrada e intenta predecir etiquetas para clasificarlos.

La regresión se utiliza para predecir el resultado de una muestra cuando la variable de salida está en forma de valor real. A partir de los datos de entrada, predice, por ejemplo, un volumen, un tamaño o una cantidad. Algunos ejemplos de algoritmos de aprendizaje supervisado son la regresión lineal, la regresión logística, la clasificación bayesiana ingenua o el método de k vecinos más cercanos.

El método de ensamblado es otro tipo de aprendizaje supervisado. Consiste en combinar las predicciones de múltiples modelos de Machine Learning que sean débiles por separado para producir una predicción más precisa sobre una nueva muestra. Algunos ejemplos son las técnicas de bosque de decisión o el boosting con XGBoost.

Los modelos de aprendizaje no supervisado se utilizan cuando solo hay una variable de entrada y ninguna variable de salida correspondiente. Utilizan datos de entrenamiento no etiquetados para modelizar la estructura subyacente de los datos. A continuación, tres ejemplos de técnicas :

  • La asociación se utiliza para descubrir la probabilidad de concomitancia de los elementos de una colección. Se utiliza sobre todo en el análisis de la cesta de la compra, por ejemplo, para descubrir qué artículos se compran habitualmente juntos.
  • El clustering se utiliza para agrupar las muestras de forma que los diferentes elementos de un mismo clúster sean más similares entre sí que con los elementos de otro clúster.
  • Por último, la reducción de la dimensionalidad se utiliza para reducir el número de variables dentro de un conjunto de datos, garantizando al mismo tiempo que se transmita la información importante.

Esto puede lograrse utilizando métodos de extracción o selección de características. La selección de características consiste en elegir un subconjunto entre las variables originales, mientras que la extracción realiza una transformación de los datos para reducir la dimensión. Algunos ejemplos de algoritmos no supervisados son a priori, k-means y PCA.

El aprendizaje por refuerzo es un tercer tipo de Machine Learning. Permite que el agente decida cuál es la mejor acción en función de su estado actual y que aprenda qué comportamientos maximizan sus recompensas.

Por lo general, los algoritmos de refuerzo aprenden las acciones óptimas probando y fallando muchas veces seguidas. Por ejemplo, en un videojuego en el que el jugador debe ir a un lugar concreto para ganar puntos, el algoritmo empezará moviéndose de forma aleatoria y luego aprenderá dónde tiene que ir tratando de maximizar sus recompensas.

¿Cómo se aprende a utilizar los algoritmos?

El conocimiento y el dominio de los algoritmos son esenciales para trabajar en el campo de la informática, la Data Science o la inteligencia artificial.

Para adquirir esos conocimientos, puedes recurrir a los cursos de DataScientest. Nuestra formación de Data Scientist te enseñará a manejar los algoritmos, y te permitirá adquirir todas las competencias para convertirte en un Data Scientist.

Además de los algoritmos, también aprenderás a manipular bases de datos y a manejar herramientas de Big Data, programación en Python y las diferentes técnicas de Machine Learning y de Deep Learning.

Al final del curso, recibirás un diploma certificado por la Universidad de La Sorbonne y estarás preparado para trabajar como Data Scientist. El 93 % de nuestros alumnos ha encontrado trabajo inmediatamente después de su formación.

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