Algoritmos
Este elemento es una ampliación de los cursos y guías de Lawi. Ofrece hechos, comentarios y análisis sobre los algoritmos.
Algoritmos
El término de elección actual para un procedimiento de resolución de problemas, algoritmo, se utiliza comúnmente hoy en día para el conjunto de reglas que sigue una máquina (y especialmente un ordenador) para alcanzar un objetivo concreto. Sin embargo, no siempre se aplica a la actividad mediada por ordenador.
Algoritmo, procedimiento sistemático que produce -en un número finito de pasos- la respuesta a una pregunta o la solución de un problema. El nombre deriva de la traducción latina, Algoritmi de numero Indorum, del tratado de aritmética del matemático musulmán (persa) del siglo IX al-Khwarizmi. Vivió alrededor del año 820 y que introdujo la numeración decimal en Occidente (desde la India) y enseñó las reglas aritméticas elementales relacionadas con ella. Posteriormente, el concepto de algoritmo se extendió a objetos cada vez más complejos: textos, imágenes, fórmulas lógicas y objetos físicos, entre otros.
Para preguntas o problemas con sólo un conjunto finito de casos o valores siempre existe un algoritmo (al menos en principio); consiste en una tabla de valores de las respuestas. En general, no es un procedimiento tan trivial responder a preguntas o problemas que tienen un número infinito de casos o valores a considerar.
Los algoritmos son esenciales en informática, especialmente para la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático. Descubra todo lo que necesita saber sobre ellos: definición, funcionamiento, casos de uso, entrenamiento…
Ya esenciales en el campo de la programación informática, los algoritmos son cada vez más importantes en la era del Big Data y la inteligencia artificial. Entonces, ¿qué son en realidad? Si busca una definición clara y completa, está en el lugar adecuado…
¿Qué es un algoritmo?
Un algoritmo es esencialmente un procedimiento paso a paso. Es un conjunto de reglas a seguir para realizar una tarea o resolver un problema.
Mucho antes de la aparición de los ordenadores, los humanos ya utilizaban algoritmos. Podemos considerar que las recetas de cocina, las operaciones matemáticas o incluso las instrucciones para montar un mueble son algoritmos.
En el campo de la programación informática, los algoritmos son conjuntos de reglas que indican al ordenador cómo realizar 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 redactan utilizando un lenguaje de programación.
¿Cuáles son los diferentes tipos de algoritmos?
Existe una gran variedad de algoritmos, clasificados según los conceptos que utilizan para realizar una tarea. He aquí las principales categorías:
Los algoritmos de divide y vencerás dividen 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 prueban 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 al problema.
Un algoritmo glotón encuentra la solución óptima a nivel local, con el fin 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 mayores hasta encontrar la solución al problema original.
Un algoritmo de rastreo divide el problema en subproblemas, que se pueden intentar resolver uno tras otro. Si no se encuentra la solución, es necesario volver al problema hasta que se encuentre una forma de seguir avanzando.
Por último, se utiliza un algoritmo de programación dinámica para descomponer un problema complejo en una colección de subproblemas más sencillos. Todos estos subproblemas se resuelven una vez y su solución se almacena para un uso futuro. Esto evita tener que volver a calcular sus soluciones.
¿Qué son los algoritmos de ordenación?
Un algoritmo de ordenación permite colocar 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. He aquí algunos ejemplos:
Los algoritmos de ordenación lineal encuentran el elemento más pequeño de una lista, los ordenan, los añaden a una nueva lista y los eliminan de la lista original. Este proceso se repite hasta que la lista original queda vacía.
La ordenación burbuja 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, y 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. Se invierten los dos elementos y se repite el proceso hasta que toda la lista esté ordenada.
¿Cómo se utilizan los algoritmos en informática?
En informática, los algoritmos están omnipresentes. De hecho, son la columna vertebral de la informática, ya que un algoritmo proporciona al ordenador un conjunto específico de instrucciones. Son estas instrucciones las que permiten al ordenador realizar sus tareas.
Los propios programas informáticos son algoritmos redactados en lenguajes de programación. Los algoritmos también desempeñan un papel clave 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, los algoritmos se utilizan para optimizar las búsquedas, predecir lo que escribirán los usuarios y mucho más. Del mismo modo, 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 todos los días y a menudo sin darnos cuenta. En la era de la Ciencia de Datos, el Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial, los algoritmos son más importantes que nunca y son el combustible de la nueva revolución industrial…
¿Cuáles son los principales algoritmos de Aprendizaje Automático?
Los algoritmos de Aprendizaje Automático son programas que pueden aprender de los datos y mejorar de forma autónoma sin intervención humana utilizando experiencias anteriores.
Entre las tareas de aprendizaje que son capaces de realizar, estos algoritmos pueden, por ejemplo, aprender la estructura oculta de 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.
Existen tres categorías principales de algoritmos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y semisupervisado. 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 entrada o las variables de salida. Tras este aprendizaje, el algoritmo puede generar salidas a partir de nuevas entradas.
Entre los algoritmos de aprendizaje supervisado, podemos hablar de los algoritmos de clasificación y de regresión. La clasificación se utiliza para predecir el resultado de una muestra dada cuando la variable de salida está en forma de categorías. El modelo de clasificación 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, se tratará, por ejemplo, de predecir 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 y el método del vecino más próximo K.
El método de conjunto es otro tipo de aprendizaje supervisado. Consiste en combinar las predicciones de múltiples modelos de aprendizaje automático individualmente débiles para producir una predicción más precisa sobre una nueva muestra. Algunos ejemplos son las técnicas de bosque de árboles de decisión, o el boosting con XGBoost.
Algoritmos de aprendizaje no supervisado
Los modelos de aprendizaje no supervisado se utilizan cuando sólo hay una variable de entrada y ninguna variable de salida correspondiente. Utilizan datos de entrenamiento no etiquetados para modelar la estructura subyacente de los datos. He aquí tres ejemplos de técnicas:
La asociación se utiliza para descubrir la probabilidad de concurrencia de artículos en una colección. Se utiliza mucho para el análisis de la cesta de la compra en el comercio minorista, especialmente para descubrir qué artículos se compran juntos con frecuencia.
La agrupación (clustering) se utiliza para agrupar muestras de modo que los distintos artículos de un mismo cluster sean más similares entre sí que a los artículos de otro cluster.
Por último, la reducción de la dimensionalidad se utiliza para reducir el número de variables dentro de un conjunto de datos al tiempo que se garantiza que se transmite la información importante.
Esto puede lograrse utilizando métodos de extracción de características o de selección de características. La selección de características implica elegir un subconjunto de las variables originales, mientras que la extracción realiza una transformación de los datos para reducir la dimensión. Algunos ejemplos de algoritmos no supervisados son k-means y PCA.
El aprendizaje por refuerzo es un tercer tipo de aprendizaje automático. Permite al agente decidir la mejor acción a tomar en función de su estado actual, aprendiendo qué comportamientos maximizan sus recompensas.
En general, los algoritmos de refuerzo aprenden las acciones óptimas probando y fallando muchas veces seguidas. Si tomamos el ejemplo de un videojuego en el que el jugador debe ir a un lugar concreto para ganar puntos, el algoritmo empezará moviéndose al azar y luego aprenderá adónde debe ir intentando maximizar sus recompensas.
¿Cómo aprender a utilizar algoritmos?
El conocimiento y el dominio de los algoritmos son esenciales para trabajar en el campo de la Informática, la Ciencia de Datos o la Inteligencia Artificial.
Revisor de hechos: Mix