Algoritmos computacionales: La lista definitiva

He decidido crear esta lista de algoritmos computacionales ya que suele haber desconocimiento sobre el tipo de algoritmos que se usan, su función o incluso su implementación, es por eso que decido crear esta lista en la que solo mencionaré brevemente cada algoritmo junto con un breve resumen del para que sirve dicho algoritmo, espero que esta información pueda ayudar a tener más conocimiento ya no solo de los algoritmos sino también de la clasificación a la que pertenece, he escogido los algoritmos que creo que son los más relevantes en el campo de datos y la inteligencia artificial en general, si me hubiese extendido más agregando por ejemplo algoritmos de cifrados se me habría ido de las manos con más de 200 algoritmos.

Es por ese motivo por el cual prefiero dejar una información mucho más resumida y que pueda servir de guía tanto para dueños de negocio como desarrolladores que ya están en el camino del campo de datos. Antes de comenzar con la lista completa de los algoritmos creo que es necesario primero explicar sobre los algoritmos computacionales en general.

¿Qué son los algoritmos computacionales?

Los algoritmos computacionales son instrucciones paso a paso diseñadas para resolver problemas específicos de manera eficiente en entornos digitales. Representan el corazón de la ciencia de la computación y la ingeniería de software, abordando desde tareas simples como ordenar una lista hasta problemas complejos como el diseño de sistemas de inteligencia artificial. A lo largo de la historia de la informática, los algoritmos han sido la base sobre la cual se construyen todas las aplicaciones y sistemas digitales que utilizamos en la vida cotidiana.

La clasificación de los algoritmos es muy diversa. Se pueden categorizar según su función, como algoritmos de búsqueda, ordenación, compresión, procesamiento de datos, aprendizaje automático, entre otros. Cada tipo de algoritmo tiene sus propias características y aplicaciones específicas, lo que los hace adecuados para resolver diferentes tipos de problemas en diversos dominios. Por ejemplo, en el campo del procesamiento de imágenes y señales, los algoritmos de filtrado y transformación, como la Transformada de Fourier y los algoritmos de compresión como Huffman, desempeñan un papel fundamental en la manipulación y análisis de datos complejos.

Mientras que los algoritmos de inteligencia artificial se utilizan para entrenar modelos predictivos y de toma de decisiones. Desde clásicos como la Regresión Lineal y Naive Bayes hasta los más avanzados como Redes Neuronales y Algoritmos Genéticos. Estos algoritmos permiten a las máquinas aprender patrones y tomar decisiones basadas en datos históricos. Además, en la optimización de procesos industriales y logísticos, algoritmos como el Método Simplex y el Algoritmo Genético son vitales para encontrar soluciones óptimas a problemas de optimización combinatoria y lineal.

Es por eso que los algoritmos computacionales son la columna vertebral de la informática moderna, permitiendo a los sistemas digitales realizar tareas desde las más simples hasta las más complejas de manera eficiente y precisa. Su estudio, diseño y aplicación continúan siendo áreas de investigación y desarrollo activas en la ciencia de la computación, con el objetivo de mejorar la eficiencia, la escalabilidad y la precisión de los sistemas informáticos en todos los campos de aplicación. Es por eso que presento esta lista con 100 algoritmos computacionales y un breve resumen sobre lo que hace cada uno de los algoritmos:

Algoritmos supervisados (Machine Learning).

Entre los algoritmos computacionales están los algoritmos de Machine Learning de aprendizaje supervisado son herramientas fundamentales para la construcción de modelos predictivos. Su propósito central radica en extraer patrones y relaciones a partir de datos históricos etiquetados, permitiendo hacer predicciones sobre nuevos datos. Estos algoritmos son ampliamente utilizados en una variedad de aplicaciones, desde la predicción de precios y clasificación de correos electrónicos hasta la toma de decisiones en base a datos previos.

1. Árboles de decisión: Estructura jerárquica para tomar decisiones basadas en condiciones de los datos.

2. Random forest: Conjunto de árboles de decisión para mejorar la precisión predictiva y reducir el sobreajuste.

3. KNN: Clasifica un punto basado en la mayoría de sus vecinos más cercanos en el espacio de características.

4. XGBoost: Implementación eficiente de árboles de decisión, optimizando el rendimiento del modelo.

5. LightBoost: Modelo de conjunto de árboles de decisión que optimiza la predicción utilizando gradiente.

6. Regresión lineal: Modela la relación lineal entre variables para predecir valores continuos.

7. Regresión polinómica: Extiende la regresión lineal para ajustarse a relaciones no lineales mediante polinomios.

8. Regresión logística: Estima la probabilidad de que una variable binaria tenga un valor utilizando una función logística.

9. Naive Bayes: Calcula la probabilidad condicional de una clase dadas las características utilizando el teorema de Bayes.

10. AdaBoost: Entrena múltiples clasificadores débiles para mejorar el rendimiento del modelo final.

11. Bernoulli Naive Bayes: Variante de Naive Bayes para características binarias.

12. Gaussian Naive Bayes: Variante de Naive Bayes para características continuas asumiendo distribución gaussiana.

13. FP-Growth: Algoritmo para extraer conjuntos de ítems frecuentes en datos transaccionales.

14. Descenso de gradiente estocástico: Optimiza funciones objetivo ajustando iterativamente los parámetros.

15. Máquinas de soporte vectorial (SVM): Clasifica datos encontrando el hiperplano óptimo que separa clases en un espacio dimensionalmente elevado.

16. Árbol K-D: Estructura de datos para búsqueda de vecinos más cercanos en dimensiones múltiples.

17. Proceso gaussiano: Modelo probabilístico para la interpolación y extrapolación de datos.

18. PLSCanonical: Método para modelar relaciones entre matrices de variables predictivas y respuestas.

19. Apriori: Algoritmo para la extracción de reglas de asociación en conjuntos de datos grandes.

20. Eclat: Algoritmo similar a Apriori para extracción de reglas de asociación pero más eficiente en términos de memoria.

Algoritmos no supervisados (Machine Learning).

El objetivo principal de estos algoritmos computacionales se trata de encontrar patrones intrínsecos y estructuras ocultas en los conjuntos de datos sin etiquetar.  Son esenciales para la exploración y comprensión no supervisada de datos en diversas aplicaciones, desde segmentación de clientes hasta análisis de patrones de comportamiento. Permiten revelar estructuras subyacentes, facilitando la toma de decisiones informada en entornos de datos no etiquetados.

21. K-Means: Agrupa datos en k grupos basados en similitudes de características, minimizando la varianza intracluster.

22. OPTICS: Identifica clusters variables y densidades en grandes conjuntos de datos.

23. DBSCAN: Clasifica puntos en grupos densos basados en la proximidad de sus vecinos.

24. Clustering jerárquico: Agrupa datos en una jerarquía de clusters anidados, facilitando la interpretación.

25. Afinity propagation: Identifica automáticamente los puntos más representativos como «exemplares» en los datos.

26. MeanShift: Localiza máximos de densidad en el espacio de características para identificar clusters.

27. HDBSCAN: Extensión de DBSCAN que encuentra clusters de diferentes densidades y tamaños.

28. BIRCH: Agrupa datos en una estructura de árbol balanceada para escalabilidad y eficiencia.

29. Clustering de spectro: Agrupa datos de espectrogramas para analizar similitudes en señales.

30. Biclustering spectral: Agrupa filas y columnas simultáneamente en matrices de datos.

31. FastICA: Descompone señales en componentes independientes maximizando su no gaussianidad.

32. Factor analysis: Modela relaciones entre variables observadas y latentes para reducir la dimensionalidad.

33. ICA: Descompone señales en componentes independientes basados en su no gaussianidad.

34. PCA: Transforma datos en un nuevo espacio de menor dimensionalidad manteniendo la variabilidad.

35. SparsePCA: Variante de PCA que induce esparcidad en la representación de los datos.

36. Isomap: Preserva la estructura de vecindad de los datos en un espacio dimensional reducido.

37. t-SNE: Visualiza datos de alta dimensionalidad en un espacio bidimensional preservando la estructura local.

38. Ledoit Wolf: Estima eficientemente la matriz de covarianza para mejorar la precisión en análisis multivariados.

Algoritmos de aprendizaje por refuerzo.

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son fundamentales en el campo de la inteligencia artificial, ya que abordan problemas donde un agente interactúa con un entorno para maximizar una recompensa a lo largo del tiempo. En lugar de depender de datos etiquetados, estos algoritmos aprenden mediante prueba y error, tomando decisiones secuenciales basadas en experiencias previas. Es por eso que estos algoritmos son útiles para el diseño de sistemas inteligentes autónomos.

39. Q-learning: Aprende políticas óptimas de toma de decisiones basadas en recompensas y estimaciones de valor.

40. SARSA: Algoritmo de aprendizaje por refuerzo que actualiza las políticas basadas en acciones tomadas.

41. DDPG: Algoritmo de aprendizaje profundo por refuerzo que combina métodos de política y valor.

42. A3C: Actualiza políticas de manera asincrónica y paralela para mejorar la eficiencia del aprendizaje.

43. PPO: Optimiza políticas de manera segura mediante limitaciones de ratio de probabilidad.

44. TRPO: Mejora las políticas de manera monótona al minimizar las divergencias KL.

45. DQN: Utiliza redes neuronales para aproximar la función Q en el aprendizaje por refuerzo.

46. SAC: Algoritmo de aprendizaje por refuerzo que maximiza la entropía de política para exploración eficiente.

Algoritmos computacionales.

Estos algoritmos computacionales tienen propósitos diversos pero comparten la capacidad de resolver problemas específicos de manera eficiente en entornos digitales. Desde la optimización de procesos de búsqueda y ordenación hasta la manipulación y análisis de datos complejos en áreas como la geometría computacional y la teoría de grafos, estos algoritmos son herramientas fundamentales en la construcción y mejora de sistemas informáticos.

47. Voronoi: Divide un espacio en regiones basadas en la proximidad a puntos específicos.

48. Delaunay: Triangula un conjunto de puntos para formar una malla de Delaunay sin círculos vacíos.

49. Búsqueda binaria: Encuentra eficientemente elementos en listas ordenadas dividiendo el espacio de búsqueda.

50. Quicksort: Ordena elementos de una lista dividiéndola en subconjuntos y ordenándolos recursivamente.

51. Compresión de Huffman: Codifica datos asignando códigos de longitud variable para minimizar el tamaño.

52. Algoritmo Lee y Rudd: Encuentra caminos de costo mínimo en redes de flujo.

53. Algoritmo Prim: Encuentra el árbol de expansión mínima en un grafo conectado y no dirigido.

54. Topological Sort: Ordena los vértices de un grafo dirigido acíclico de manera que se respeten las dependencias.

55. RANSAC: Estima parámetros de un modelo a partir de un conjunto de datos contaminado por valores atípicos.

Algoritmos de búsqueda de mejor ruta.

Los algoritmos basados en grafos de búsqueda de mejor ruta son esenciales para encontrar la ruta más eficiente entre dos puntos en una red o grafo. Estos algoritmos son cruciales en aplicaciones como la planificación de rutas en sistemas de navegación, diseño de redes de comunicación y optimización logística. Permiten la toma de decisiones informada al encontrar la ruta más eficiente, considerando diversas condiciones, permitiendo ahorro de recursos y tiempo en grafos, por ejemplo: rutas de logística.

56. Dijkstra: Encuentra la ruta más corta en un grafo ponderado no dirigido o dirigido con pesos no negativos.

57. Bellman-Ford: Encuentra la ruta más corta en un grafo ponderado con pesos negativos, evitando ciclos negativos.

58. Orden topológico: Ordena los nodos de un grafo dirigido acíclico para garantizar que los nodos precedentes se procesen antes que los sucesores.

59. Floyd-Warshall: Encuentra todas las rutas más cortas entre cada par de nodos en un grafo dirigido o no dirigido con pesos.

60. Johnson: Encuentra todas las rutas más cortas en un grafo dirigido con pesos, incluso si hay pesos negativos.

61. A*: Encuentra la ruta más corta en un grafo dirigido o no dirigido con pesos, utilizando una heurística para priorizar la búsqueda.

62. A de orden temporal: Optimiza la ruta considerando la hora del día para la navegación en tiempo real.

63. Energy-Aware Pathfinding: Encuentra rutas eficientes considerando la energía en redes de sensores o dispositivos móviles.

64. Dynamic Pathfinding: Ajusta la ruta en tiempo real en respuesta a cambios en el entorno o restricciones.

65. Vehicular Network Routing: Encuentra rutas eficientes en redes vehiculares considerando la movilidad y la congestión del tráfico.

Algoritmos de redes neuronales.

Los algoritmos computacionales basados en redes neuronales son una categoría de técnicas de aprendizaje automático inspiradas en la estructura y funcionamiento del cerebro humano. Estos algoritmos, a menudo denominados modelos de redes neuronales, se componen de capas de nodos (neuronas) conectadas, y se utilizan para tareas de procesamiento de datos complejas, habitualmente para datos no estructurados, como imágenes, texto, audio y series temporales.

66. Autoencoders: Redes neuronales para aprender representaciones eficientes de datos, útiles en tareas de reconstrucción y compresión.

67. Perceptrón: Unidad básica de una red neuronal, realiza una combinación lineal seguida de una función de activación.

68. RNN: Redes neuronales recurrentes adecuadas para datos secuenciales, con conexiones ciclicas que permiten retroalimentación.

69. CNN: Redes neuronales convolucionales, eficaces en el procesamiento de datos espaciales como imágenes.

70. Perceptrón multicapa: Red neuronal con múltiples capas ocultas que puede aprender relaciones complejas en los datos.

71. Máquina de Boltzmann Restringida: Red neuronal generativa que modela distribuciones de probabilidad.

72. BRNN: Red neuronal recurrente bidireccional, capaz de capturar dependencias en ambas direcciones en datos secuenciales.

73. GAN: Redes generativas adversarias para generar datos realistas a partir de un espacio de ruido.

74. LSTM: Redes neuronales recurrentes con puertas que permiten recordar información a largo plazo, útiles en tareas de secuencia.

75. GRU: Variante simplificada de LSTM, eficiente computacionalmente pero con capacidades similares.

76. 3D CNN: Redes convolucionales tridimensionales para el procesamiento de datos volumétricos, como videos 3D o escaneos médicos.

77. ResNet: Redes neuronales residuales que facilitan el entrenamiento de redes más profundas, mitigando el problema de desvanecimiento de gradientes.

78. CycleGAN: Redes generativas adversarias ciclicas para el aprendizaje de transformaciones entre dominios de imágenes.

79. Red neuronal Transformer: Modelo de atención utilizado principalmente en tareas de procesamiento del lenguaje natural.

80. Red neuronal Bayesiana: Modelo probabilístico que representa incertidumbre en las relaciones entre variables.

81. Red neuronal Siamesa: Redes que comparan la similitud entre dos entradas, utilizadas en tareas de emparejamiento y reconocimiento.

82. Red neuronal evolutiva: Utiliza algoritmos genéticos para evolucionar la arquitectura y parámetros de la red, buscando mejores soluciones.

Algoritmos matemáticos.

Los algoritmos de optimización matemática se centran en encontrar los valores óptimos para funciones, minimizando o maximizando sus resultados. Estos algoritmos son esenciales en campos como la ciencia de datos, la ingeniería y la toma de decisiones y además son fundamentales para la optimización de procesos y la resolución de problemas matemáticos complejos, aquí dejo más de 10 ejemplos de algoritmos matematicos

83. Newton-Raphson: Método para encontrar aproximaciones de raíces de funciones mediante iteraciones.

84. Fermat: Algoritmo para verificar si un número es primo basado en el pequeño teorema de Fermat.

85. Karatsuba: Algoritmo de multiplicación rápida de números enteros grandes.

86. Horner: Técnica para evaluar polinomios de forma eficiente.

87. Strassen: Algoritmo para multiplicar matrices de manera más eficiente que el método tradicional.

88. Miller-Rabin: Algoritmo probabilístico para verificar la primalidad de un número.

89. Bresenham: Algoritmo para trazar líneas en una cuadrícula discreta.

90. Criba: Método para encontrar todos los números primos hasta un cierto límite.

91. Euler: Hace que el error local sea proporcional al cuadrado del tamaño del paso, y el error global sea proporcional al tamaño del paso.

92. Ruffini: Método para dividir polinomios de forma eficiente.

93. Akra-Basi: Teorema para analizar la complejidad temporal de algoritmos recursivos.

94. Escalón de Gauss: Método para resolver sistemas de ecuaciones lineales mediante operaciones de fila.

95. Euclides: Algoritmo para calcular el máximo común divisor de dos números enteros.

96. Fibonacci: Secuencia de números donde cada término es la suma de los dos anteriores.

97. Simplex: Algoritmo para resolver problemas de programación lineal.

98. Metropolis-Hastings: Método de Monte Carlo para generar muestras de una distribución de probabilidad.

99. Francis: Algoritmo para calcular eigenvalores de matrices simétricas tridiagonales.

100. Tomasulo: Algoritmo para la programación dinámica de unidades de ejecución en procesadores superescalares.