El aprendizaje automático estudia y aplica algoritmos que aprenden de los datos y hacen predicciones. Desde los resultados de búsqueda hasta los coches autónomos, está presente en nuestro día a día y es uno de los campos más apasionantes y de mayor crecimiento en la ciencia de datos. El paquete caret, mantenido por Max Kuhn, es el referente en la comunidad de R para el modelado predictivo y el aprendizaje supervisado. Este paquete, muy extendido, ofrece una interfaz coherente a las funciones de aprendizaje automático más potentes de R. ¿Necesitas más motivos? En este artículo repasamos 3 razones por las que deberías aprender a usar el paquete caret. Después, puedes hacer el curso Machine Learning Toolbox de DataCamp, impartido por Zachary Deane-Mayer y Max Kuhn, coautores del paquete caret.
1. Caret puede ayudarte a conseguir un trabajo en ciencia de datos
¿Has visto ofertas de empleo en ciencia de datos con términos como "modelado predictivo", "clasificación", "regresión" o "aprendizaje automático"? Si buscas un puesto en este ámbito, se espera que tengas experiencia y conocimientos en todos estos temas. Por suerte, el paquete caret te lo pone fácil. Se le conoce como la «navaja suiza» del machine learning con R: es capaz de realizar muchas tareas con un formato intuitivo y coherente.
2. Caret es uno de los paquetes de R más populares
El paquete caret recibe más de 38.000 descargas directas al mes, lo que lo sitúa entre los más populares de la comunidad de R. Eso trae consigo ventajas claras, como abundante documentación y tutoriales útiles. Puedes instalar el paquete Rdocumentation para acceder a documentación y ejemplos de la comunidad directamente desde tu consola de R. Solo tienes que copiar y pegar el siguiente código:
# Install and load RDocumentation for comprehensive help with R packages and functions
install.packages("RDocumentation")
library("RDocumentation")Por supuesto, otra ventaja de aprender un paquete tan utilizado es que tus compañeros probablemente también usen caret en su trabajo, lo que facilita la colaboración en proyectos. Además, caret es dependencia de muchos otros paquetes de aprendizaje automático y modelado. Comprender cómo funciona caret te ayudará a aprender con más fluidez otros paquetes de R muy útiles.
3. Caret es fácil de aprender y, aun así, muy potente
Si estás empezando con R, el paquete caret ofrece una interfaz sencilla para realizar tareas complejas. Por ejemplo, puedes entrenar varios tipos de modelos con un formato unificado, fácil y cómodo. También puedes explorar diferentes combinaciones de parámetros y evaluar su rendimiento para entender su impacto en el modelo que quieres construir. Además, caret te ayuda a elegir el modelo más adecuado comparando su precisión y rendimiento para un problema concreto.
Completa el reto de código de abajo para ver lo fácil que es crear modelos y predecir valores con caret. Ya hemos dividido el conjunto de datos mtcars en un conjunto de entrenamiento, train, y otro de prueba, test. Ambos objetos están disponibles en la consola. Tu objetivo es predecir las millas por galón de cada coche del conjunto test en función de su peso. ¡Comprueba tú mismo cómo el paquete caret resuelve esta tarea con solo dos líneas de código!
¿Quieres aprender Caret por tu cuenta?
¡Estás de suerte! DataCamp acaba de lanzar el curso Machine Learning with Caret in R. El curso lo imparten los coautores del paquete caret, Max Kuhn y Zachary Deane-Mayer. Aprenderás directamente de quienes escribieron el paquete, a través de 24 vídeos y 88 ejercicios interactivos. El curso también incluye un caso práctico de churn de clientes para que pongas a prueba tus habilidades con caret y ganes experiencia real en machine learning. ¿A qué esperas? Haz el curso ahora.
