El aprendizaje automático, también conocido como machine learning, ha adquirido una gran relevancia en diversas áreas de negocio y servicios en la actualidad. Desde las redes sociales hasta la atención médica y el sector financiero, los modelos de aprendizaje automático se utilizan de múltiples formas. Sin embargo, los pasos necesarios para entrenar y utilizar un modelo varían según la tarea y los datos disponibles.
¿Qué es el aprendizaje supervisado?
El aprendizaje supervisado es un tipo de modelo de aprendizaje automático que requiere datos de entrada y salida etiquetados durante la fase de entrenamiento. Estos datos suelen ser etiquetados por un científico de datos antes de utilizarse para entrenar y probar el modelo.
La principal característica del aprendizaje supervisado es que requiere supervisión humana, ya que la mayoría de los datos disponibles son datos sin etiquetar. La interacción humana es necesaria para etiquetar de manera precisa los datos, lo cual puede ser un proceso intensivo en recursos debido a la necesidad de grandes conjuntos de datos etiquetados.
Los modelos predictivos también se entrenan utilizando técnicas de aprendizaje supervisado. Estos modelos aprenden patrones entre los datos de entrada y salida, lo que les permite predecir resultados a partir de nuevos datos invisibles. Por ejemplo, se pueden utilizar modelos de aprendizaje supervisado para predecir cambios en los precios de la vivienda o las tendencias de compra de los clientes.
¿Dónde se aplica el aprendizaje supervisado?
El aprendizaje supervisado se utiliza en diversas áreas para resolver problemas reales de inteligencia. Algunas de las aplicaciones más comunes incluyen:
- Clasificación de archivos: El aprendizaje supervisado se utiliza para clasificar diferentes tipos de archivos, como imágenes, documentos o palabras escritas. Esto puede ser útil en la organización y búsqueda de archivos en grandes bases de datos.
- Pronóstico de tendencias: Mediante el aprendizaje de patrones en los datos, los modelos de aprendizaje supervisado pueden predecir tendencias y resultados futuros. Esto puede ser utilizado en la previsión de cambios en los precios de la vivienda, las tendencias de mercado o el comportamiento de los clientes.
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado consiste en entrenar modelos de datos sin procesar y sin etiquetar. Este tipo de aprendizaje automático no requiere tanta intervención humana, ya que solo se necesita establecer los parámetros del modelo, como la cantidad de puntos de clúster.
El aprendizaje no supervisado se utiliza principalmente para:
- Clustering de datos: El aprendizaje no supervisado se utiliza para agrupar datos con similitudes entre características o segmentos de datos. Esto puede ser útil para identificar patrones ocultos o grupos dentro de grandes conjuntos de datos.
- Análisis de datos iniciales: El aprendizaje no supervisado se utiliza para comprender la relación entre diferentes puntos de datos. Por ejemplo, se pueden utilizar algoritmos de aprendizaje no supervisado para generar recomendaciones de música automatizadas basadas en las preferencias de los usuarios.
Diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado
Existen varias diferencias clave entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado:
- Necesidad de datos etiquetados: El aprendizaje supervisado se basa en datos de entrada y salida etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado procesa datos sin etiquetar o sin procesar.
- Objetivo del modelo: El aprendizaje supervisado se utiliza principalmente para clasificar datos o hacer predicciones, mientras que el aprendizaje no supervisado se utiliza para comprender las relaciones dentro de los conjuntos de datos.
- Recursos requeridos: El aprendizaje supervisado requiere más recursos debido a la necesidad de datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado puede procesar grandes conjuntos de datos de manera efectiva sin supervisión humana.
El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos enfoques diferentes en el campo del aprendizaje automático. Cada uno tiene sus propias aplicaciones y requisitos de datos. El aprendizaje supervisado es útil cuando se dispone de datos etiquetados y se desea realizar clasificaciones o predicciones. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es útil cuando se quiere descubrir patrones ocultos o agrupar datos sin la necesidad de etiquetas.
El aprendizaje supervisado y no supervisado son herramientas valiosas en la resolución de problemas reales de inteligencia. Su aplicación en diferentes áreas, como la clasificación de archivos y la previsión de tendencias, demuestra su importancia en el entorno laboral actual. Si estás interesado en aprender más sobre este tema y adquirir habilidades en el campo del aprendizaje automático, considera estudiar un Máster en Business Analytics en la Universidad Europea.
Si quieres conocer otras notas parecidas a Aprendizaje supervisado para problemas reales de inteligencia puedes visitar la categoría Inteligencia.