El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos tipos fundamentales de paradigmas de aprendizaje automático que tienen distintos propósitos según la naturaleza de los datos y los objetivos de la tarea en cuestión. Comprender cuándo utilizar la capacitación supervisada versus la capacitación no supervisada es crucial para diseñar modelos efectivos de aprendizaje automático. La elección entre estos dos enfoques depende de la disponibilidad de datos etiquetados, el resultado deseado y la estructura subyacente del conjunto de datos.
El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena en un conjunto de datos etiquetado. En el aprendizaje supervisado, el algoritmo aprende a asignar los datos de entrada a la salida correcta al presentarle ejemplos de entrenamiento. Estos ejemplos de entrenamiento constan de pares de entrada-salida, donde los datos de entrada van acompañados de la salida correcta correspondiente o del valor objetivo. El objetivo del aprendizaje supervisado es aprender una función de mapeo de variables de entrada a variables de salida, que luego se puede utilizar para hacer predicciones sobre datos invisibles.
El aprendizaje supervisado se utiliza normalmente cuando se conoce el resultado deseado y el objetivo es aprender la relación entre las variables de entrada y salida. Se aplica comúnmente en tareas como clasificación, donde el objetivo es predecir las etiquetas de clase de nuevas instancias, y regresión, donde el objetivo es predecir un valor continuo. Por ejemplo, en un escenario de aprendizaje supervisado, podría entrenar un modelo para predecir si un correo electrónico es spam o no en función del contenido del correo electrónico y del estado etiquetado como spam/no spam de los correos electrónicos anteriores.
Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena en un conjunto de datos sin etiquetar. En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo aprende patrones y estructuras a partir de los datos de entrada sin retroalimentación explícita sobre la salida correcta. El objetivo del aprendizaje no supervisado es explorar la estructura subyacente de los datos, descubrir patrones ocultos y extraer información significativa sin la necesidad de datos etiquetados.
El aprendizaje no supervisado se utiliza comúnmente cuando el objetivo es explorar los datos, encontrar patrones ocultos y agrupar puntos de datos similares. A menudo se aplica en tareas como la agrupación, donde el objetivo es agrupar puntos de datos similares en grupos en función de sus características, y la reducción de dimensionalidad, donde el objetivo es reducir la cantidad de características preservando al mismo tiempo la información esencial en los datos. Por ejemplo, en un escenario de aprendizaje no supervisado, podría utilizar la agrupación en clústeres para agrupar a los clientes en función de su comportamiento de compra sin ningún conocimiento previo de los segmentos de clientes.
La elección entre aprendizaje supervisado y no supervisado depende de varios factores. Si tiene un conjunto de datos etiquetado y desea predecir resultados específicos, el aprendizaje supervisado es la opción adecuada. Por otro lado, si tiene un conjunto de datos sin etiquetar y desea explorar la estructura de datos o encontrar patrones ocultos, el aprendizaje no supervisado es más adecuado. En algunos casos, se puede utilizar una combinación de técnicas supervisadas y no supervisadas, conocida como aprendizaje semisupervisado, para aprovechar los beneficios de ambos enfoques.
La decisión de utilizar capacitación supervisada versus capacitación no supervisada en aprendizaje automático depende de la disponibilidad de datos etiquetados, la naturaleza de la tarea y el resultado deseado. Comprender las diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado es esencial para diseñar modelos de aprendizaje automático eficaces que puedan extraer información significativa y hacer predicciones precisas a partir de los datos.
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