Supervisado contra Aprendizaje no supervisado: ¿Cuál es la diferencia?

El aprendizaje automático es la ciencia que permite que las máquinas adquieran conocimientos, hagan predicciones y descubran patrones dentro de grandes conjuntos de datos. Al igual que los humanos aprenden de las experiencias diarias, los algoritmos de aprendizaje automático mejoran gradualmente sus predicciones en múltiples iteraciones.

El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos enfoques de aprendizaje principales que se utilizan para entrenar algoritmos de aprendizaje automático. Cada método tiene ventajas y limitaciones y es más adecuado para tareas específicas.

Entonces, ¿cuáles son algunas distinciones y aplicaciones de estos dos métodos de aprendizaje automático?

¿Qué es el aprendizaje supervisado?

El aprendizaje supervisado es un enfoque popular de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena utilizando datos etiquetados. Los datos etiquetados consisten en variables de entrada y sus correspondientes variables de salida. El modelo busca relaciones entre la entrada y las variables de salida deseadas y las aprovecha para hacer predicciones sobre nuevos datos no vistos.

Un ejemplo simple de un enfoque de aprendizaje supervisado es un filtro de spam de correo electrónico. Aquí, el modelo se entrena en un conjunto de datos con miles de correos electrónicos, cada uno etiquetado como "spam" o "no spam". El modelo identifica patrones de correo electrónico y aprende a distinguir el spam de los correos electrónicos legítimos.

El aprendizaje supervisado permite que los modelos de IA predigan resultados con precisión basándose en el entrenamiento etiquetado.

Proceso de entrenamiento

El proceso de entrenamiento en aprendizaje automático supervisado requiere adquirir y etiquetar datos. Los datos a menudo se etiquetan bajo la supervisión de un científico de datos para garantizar que se correspondan con precisión con las entradas. Una vez que el modelo aprende la relación entre las entradas y las salidas, se usa para clasificar datos no vistos y hacer predicciones.

Los algoritmos de aprendizaje supervisado abarcan dos tipos de tareas:

• Clasificación: La clasificación se utiliza cuando desea que el modelo clasifique si los datos pertenecen a un grupo o clase específicos. En el ejemplo de los correos electrónicos no deseados, la determinación de los correos electrónicos como "correo no deseado" o "no correo no deseado" se incluye en la clasificación.
• Regresión: En las tareas de regresión, el algoritmo de aprendizaje automático predice resultados a partir de datos que cambian continuamente. Implica relaciones entre dos o más variables, de modo que un cambio en una variable cambia otra variable. Un ejemplo de una tarea de regresión podría ser predecir los precios de la vivienda en función de características como la cantidad de habitaciones, la ubicación y los pies cuadrados. Al entrenar el modelo con datos etiquetados, aprende los patrones y las relaciones entre estas variables y puede predecir un precio de venta adecuado.

La combinación de las dos tareas suele formar la base del aprendizaje supervisado, aunque existen otros aspectos del proceso.

Aplicaciones comunes

Los algoritmos de aprendizaje supervisado tienen aplicaciones generalizadas en diversas industrias. Algunos de los usos populares incluyen:

• Reconocimiento de imágenes y objetos
• Clasificación de voz y texto
• Análisis de los sentimientos
• Detección de fraudes y anomalías
• Evaluación de riesgos

Pero hay muchos otros usos e implementaciones del aprendizaje supervisado.

Limitaciones

Los modelos de aprendizaje supervisado ofrecen capacidades valiosas pero también tienen ciertas limitaciones. Estos modelos se basan en gran medida en datos etiquetados para aprender y generalizar patrones de manera efectiva, lo que puede ser costoso, lento y laborioso. Sin embargo, esta limitación a menudo surge en áreas especializadas donde se necesita un etiquetado experto.

El manejo de conjuntos de datos grandes, complejos y ruidosos es otro desafío que puede afectar el rendimiento del modelo. Los modelos de aprendizaje supervisado operan bajo la suposición de que los datos etiquetados realmente reflejan los patrones subyacentes en el mundo real. Pero si los datos contienen ruido, relaciones intrincadas u otras complejidades, el modelo puede tener dificultades para predecir un resultado preciso.

Además, la interpretabilidad puede ser un desafío en algunos casos. Los modelos de aprendizaje supervisado pueden arrojar resultados precisos, pero no brindan información clara sobre el razonamiento subyacente. La falta de interpretabilidad puede ser crítica en dominios como la atención médica, donde la transparencia es vital.

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

El aprendizaje no supervisado es un enfoque de aprendizaje automático que utiliza datos no etiquetados y aprende sin supervisión. A diferencia de los modelos de aprendizaje supervisado, que tratan con datos etiquetados, los modelos de aprendizaje no supervisado se centran en identificar patrones y relaciones dentro de los datos sin resultados predeterminados. Por lo tanto, dichos modelos son muy valiosos cuando se trata de grandes conjuntos de datos donde el etiquetado es difícil o poco práctico.

La segmentación de clientes es un ejemplo simple de aprendizaje no supervisado. Al aprovechar un enfoque de aprendizaje no supervisado, los modelos pueden identificar segmentos de clientes en función de su comportamiento y preferencias y ayudar a las empresas a personalizar sus estrategias de marketing.

Técnicas y Algoritmos

El aprendizaje no supervisado utiliza varios métodos, pero las siguientes dos técnicas son ampliamente utilizadas:

• Agrupación: La agrupación en clústeres es una técnica que identifica agrupaciones naturales dentro de puntos de datos en función de sus similitudes o diferencias. Los algoritmos de agrupamiento, como k-means y DBSCAN, pueden descubrir patrones ocultos en datos sin etiquetas preexistentes.
• Regla de asociación: La regla de asociación ayuda a descubrir dependencias y conexiones inherentes en diferentes conjuntos de datos. Al extraer relaciones entre variables, modelos como Apriori ayudan a derivar reglas de asociación para elementos que ocurren juntos con frecuencia y facilitan la toma de decisiones.

Existen otras técnicas, pero el agrupamiento y la regla de asociación son dos de las técnicas de aprendizaje no supervisado más comunes.

Aplicaciones comunes

Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​encuentran aplicaciones en diversos dominios. Algunos de los casos de uso populares incluyen:

• Análisis de mercado
• Segmentación de clientes
• Procesamiento natural del lenguaje
• Análisis genético
• Análisis de red

Limitaciones

A pesar de sus muchas ventajas, el aprendizaje no supervisado también tiene sus limitaciones. La naturaleza subjetiva de la evaluación y validación es un desafío común en el aprendizaje no supervisado. Dado que no hay etiquetas predefinidas, determinar la calidad de los patrones descubiertos no siempre es sencillo.

Similar al aprendizaje supervisado, el método de aprendizaje no supervisado también se basa en la calidad y relevancia de los datos. Los conjuntos de datos ruidosos con características irrelevantes pueden reducir la precisión de las relaciones descubiertas y arrojar resultados inexactos. Las técnicas cuidadosas de selección y preprocesamiento pueden ayudar a mitigar estas limitaciones.

3 diferencias clave entre el aprendizaje supervisado y no supervisado

Los métodos de aprendizaje supervisados ​​y no supervisados ​​difieren en cuanto a la disponibilidad de datos, el proceso de capacitación y el enfoque general de aprendizaje de los modelos. Comprender estas diferencias es esencial para elegir el enfoque correcto para una tarea específica.

1. Disponibilidad y preparación de datos

La disponibilidad y preparación de datos es una diferencia clave entre los dos métodos de aprendizaje. El aprendizaje supervisado se basa en datos etiquetados, donde se proporcionan variables de entrada y salida. El aprendizaje no supervisado, por otro lado, solo funciona en variables de entrada. Explora la estructura y los patrones inherentes dentro de los datos sin depender de resultados predeterminados.

2. Enfoque de aprendizaje

Un modelo de aprendizaje supervisado aprende a clasificar datos o a predecir con precisión datos ocultos basándose en ejemplos etiquetados. Por el contrario, el aprendizaje no supervisado tiene como objetivo descubrir patrones ocultos, agrupaciones y dependencias dentro de datos no etiquetados y los aprovecha para predecir resultados.

3. Bucle de retroalimentación

El aprendizaje supervisado funciona en un proceso de capacitación iterativo con un circuito de retroalimentación. Recibe retroalimentación directa sobre sus predicciones, lo que le permite refinar y mejorar sus respuestas continuamente. El circuito de retroalimentación lo ayuda a ajustar los parámetros y minimizar los errores de predicción. Por el contrario, el aprendizaje no supervisado carece de retroalimentación explícita y se basa únicamente en la estructura inherente de los datos.

Supervisado contra Tabla de comparación de aprendizaje no supervisado

Las diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado pueden ser difíciles de asimilar de una vez, por lo que hemos creado una práctica tabla de comparación.

Como puede ver en lo anterior, las principales diferencias se derivan del enfoque para manejar datos y aprender de su clasificación, aunque ambos métodos juegan un papel en el éxito del aprendizaje automático.

Elegir el enfoque de aprendizaje automático adecuado

El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos métodos distintos de aprendizaje automático que derivan patrones dentro de datos etiquetados y no etiquetados. Ambos métodos tienen sus ventajas, limitaciones y aplicaciones específicas.

El aprendizaje supervisado es más adecuado para tareas en las que los resultados están predefinidos y los datos etiquetados están fácilmente disponibles. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es útil para explorar información oculta en grandes cantidades de conjuntos de datos sin etiquetar.

Al aprovechar las fortalezas de los dos enfoques, puede aprovechar todo el potencial de los algoritmos de aprendizaje automático y tomar decisiones basadas en datos en varios dominios.