Aprendizaje supervisado y no supervisado en ia: diferencias y usos

En este artículo, exploraremos los conceptos básicos de dos enfoques de ciencia de datos: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Cuál es el enfoque adecuado para tu situación.

Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado

El entorno se está volviendo más inteligente cada día y, para mantenerse al día con las expectativas de los consumidores, las empresas están utilizando cada vez más algoritmos de aprendizaje automático para facilitar las cosas. Puedes verlos en uso en dispositivos para usuarios finales (a través del reconocimiento facial para desbloquear teléfonos inteligentes) o para detectar fraudes con tarjetas de crédito (como activar alertas para compras inusuales).

Dentro de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático, existen dos enfoques básicos: el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. La diferencia principal es que uno utiliza datos etiquetados para ayudar a predecir resultados, mientras que el otro no lo hace. Sin embargo, existen algunas diferencias sutiles entre los dos enfoques y áreas clave en las que uno supera al otro. Este artículo aclarará las diferencias para que puedas elegir el mejor enfoque para tu situación.

Qué es el aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un enfoque de aprendizaje automático que se define por su uso de conjuntos de datos etiquetados. Estos conjuntos de datos están diseñados para entrenar o supervisar a los algoritmos para clasificar datos o predecir resultados de manera precisa. Utilizando entradas y salidas etiquetadas, el modelo puede medir su precisión y aprender con el tiempo.

El aprendizaje supervisado se puede separar en dos tipos de problemas al extraer datos: clasificación y regresión:

• Problemas de clasificación utilizan un algoritmo para asignar de manera precisa datos de prueba en categorías específicas, como separar manzanas de naranjas. En el entorno real, los algoritmos de aprendizaje supervisado se pueden utilizar para clasificar el correo no deseado en una carpeta separada de tu bandeja de entrada. Algunos tipos comunes de algoritmos de clasificación son clasificadores lineales, máquinas de vectores de soporte, árboles de decisión y bosques aleatorios.
• La regresión es otro tipo de método de aprendizaje supervisado que utiliza un algoritmo para comprender la relación entre variables dependientes e independientes. Los modelos de regresión son útiles para predecir valores numéricos basados en diferentes puntos de datos, como proyecciones de ingresos de ventas para un negocio dado. Algunos algoritmos de regresión populares son la regresión lineal, la regresión logística y la regresión polinómica.

Qué es el aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar y agrupar conjuntos de datos no etiquetados. Estos algoritmos descubren patrones ocultos en los datos sin necesidad de intervención humana (por eso se denominan no supervisados ).

Los modelos de aprendizaje no supervisado se utilizan para tres tareas principales: agrupamiento, asociación y reducción de dimensionalidad:

• El agrupamiento es una técnica de minería de datos para agrupar datos no etiquetados en función de sus similitudes o diferencias. Por ejemplo, los algoritmos de agrupamiento K-means asignan puntos de datos similares en grupos, donde el valor K representa el tamaño y la granularidad del agrupamiento. Esta técnica es útil para la segmentación de mercados, la compresión de imágenes, etc.
• La asociación es otro tipo de método de aprendizaje no supervisado que utiliza diferentes reglas para encontrar relaciones entre variables en un conjunto de datos dado. Estos métodos se utilizan con frecuencia para el análisis de cestas de mercado y los motores de recomendación, en línea con las recomendaciones del tipo los clientes que compraron este artículo también compraron .
• La reducción de dimensionalidad es una técnica de aprendizaje utilizada cuando el número de características (o dimensiones) en un conjunto de datos dado es demasiado alto. Reduce el número de entradas de datos a un tamaño manejable al mismo tiempo que preserva la integridad de los datos. A menudo, esta técnica se utiliza en la etapa de preprocesamiento de datos, como cuando los autoencoders eliminan el ruido de los datos visuales para mejorar la calidad de las imágenes.

La diferencia principal entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado: Datos etiquetados

La distinción principal entre los dos enfoques es el uso de conjuntos de datos etiquetados. En pocas palabras, el aprendizaje supervisado utiliza datos de entrada y salida etiquetados, mientras que un algoritmo de aprendizaje no supervisado no lo hace.

En el aprendizaje supervisado, el algoritmo aprende a partir del conjunto de datos de entrenamiento al realizar predicciones sobre los datos y ajustarse a la respuesta correcta de manera iterativa. Si bien los modelos de aprendizaje supervisado tienden a ser más precisos que los modelos de aprendizaje no supervisado, requieren la intervención humana inicial para etiquetar los datos de manera adecuada. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje supervisado puede predecir cuánto durará tu viaje diario en función de la hora del día, las condiciones climáticas, etc. Pero primero, debes entrenarlo para que sepa que el clima lluvioso extiende el tiempo de conducción.

Los modelos de aprendizaje no supervisado, en cambio, trabajan por sí mismos para descubrir la estructura inherente de los datos no etiquetados. Sin embargo, aún requieren cierta intervención humana para validar las variables de salida. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje no supervisado puede identificar que los compradores en línea a menudo compran grupos de productos al mismo tiempo. Sin embargo, un analista de datos debería validar que tenga sentido que un motor de recomendación agrupe ropa de bebé con un pedido de pañales, compota de manzana y vasos con boquilla.

Otras diferencias clave entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado

• Objetivos: En el aprendizaje supervisado, el objetivo es predecir resultados para nuevos datos. Conoces de antemano el tipo de resultados que esperas. Con un algoritmo de aprendizaje no supervisado, el objetivo es obtener información de grandes volúmenes de datos nuevos. El aprendizaje automático en sí determina qué es diferente o interesante en el conjunto de datos.
• Aplicaciones: Los modelos de aprendizaje supervisado son ideales para la detección de spam, el análisis de sentimientos, la predicción del clima y las predicciones de precios, entre otras cosas. En cambio, el aprendizaje no supervisado se adapta bien a la detección de anomalías, los motores de recomendación, las personas de clientes y la imagen médica.
• Complejidad: El aprendizaje supervisado es un método simple de aprendizaje automático, calculado típicamente a través del uso de programas como R o Python. En el aprendizaje no supervisado, se necesitan herramientas potentes para trabajar con grandes cantidades de datos no clasificados. Los modelos de aprendizaje no supervisado son computacionalmente complejos porque necesitan un conjunto de entrenamiento grande para producir los resultados previstos.
• Inconvenientes: Los modelos de aprendizaje supervisado pueden llevar mucho tiempo entrenar y las etiquetas para las variables de entrada y salida requieren experiencia. Mientras tanto, los métodos de aprendizaje no supervisado pueden tener resultados inexactos a menos que haya intervención humana para validar las variables de salida.

Aprendizaje supervisado vs. aprendizaje no supervisado: ¿Cuál es el mejor para ti?

Elegir el enfoque adecuado para tu situación depende de cómo tus científicos de datos evalúen la estructura y el volumen de tus datos, así como del caso de uso. Para tomar tu decisión, asegúrate de hacer lo siguiente:

• Evalúa tus datos de entrada: ¿Son datos etiquetados o no etiquetados? ¿Tienes expertos que puedan proporcionar etiquetas adicionales?
• Define tus objetivos: ¿Tienes un problema recurrente y bien definido que resolver? ¿O el algoritmo deberá predecir nuevos problemas?
• Revisa tus opciones de algoritmos: ¿Existen algoritmos con la dimensionalidad necesaria (número de características, atributos o características)? ¿Pueden manejar el volumen y la estructura de tus datos?

Clasificar grandes volúmenes de datos puede ser un desafío real en el aprendizaje supervisado, pero los resultados son altamente precisos y confiables. En cambio, el aprendizaje no supervisado puede manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Sin embargo, hay una falta de transparencia sobre cómo se agrupan los datos y un mayor riesgo de resultados inexactos. Aquí es donde entra en juego el aprendizaje semisupervisado.

Aprendizaje semisupervisado: lo mejor de ambos entornos

¿No puedes decidir si utilizar el aprendizaje supervisado o el aprendizaje no supervisado? El aprendizaje semisupervisado es un punto medio, donde utilizas un conjunto de datos de entrenamiento con datos etiquetados y no etiquetados. Es particularmente útil cuando es difícil extraer características relevantes de los datos y cuando tienes un alto volumen de datos.

El aprendizaje semisupervisado es ideal para imágenes médicas, donde una pequeña cantidad de datos de entrenamiento puede llevar a una mejora significativa en la precisión. Por ejemplo, un radiólogo puede etiquetar un pequeño subconjunto de escaneos de tomografía computarizada para tumores o enfermedades para que la máquina pueda predecir de manera más precisa qué pacientes pueden requerir más atención médica.

Obtén más información sobre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado

Los modelos de aprendizaje automático son una forma poderosa de obtener información de los datos que mejora nuestro entorno. Para obtener más información sobre los algoritmos específicos utilizados en el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado, te recomendamos que investigues los artículos del centro de aprendizaje sobre estas técnicas. También te recomendamos que consultes la publicación del blog que va un paso más allá, con un análisis detallado del aprendizaje profundo y las redes neuronales.

Para obtener más información sobre cómo construir modelos de aprendizaje automático, explora los tutoriales gratuitos en el centro de desarrolladores de IBM.

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