Luis De Rosa
El aprendizaje supervisado se utiliza para predecir una respuesta para una nueva observación, utilizando datos etiquetados y métodos de regresión y clasificación. El aprendizaje no supervisado se utiliza para encontrar patrones o estructuras dentro de los datos, utilizando datos no etiquetados y métodos como agrupamiento, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías.
En el campo del Machine Learning, es común encontrar confusiones entre los términos de aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. A menudo, se confunden estos términos y se utilizan indistintamente para referirse a técnicas de análisis de datos, lo que puede llevar a resultados erróneos e inexactos.
Es importante entender las diferencias fundamentales entre estos dos enfoques de aprendizaje automático para poder elegir la técnica adecuada para el problema específico que se desea resolver o simplemente saber diferenciarlos.
Entonces, ¿cuáles son las diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado? ¡Sigue leyendo!
Contenidos
¿Qué es el aprendizaje supervisado?
El aprendizaje supervisado es una técnica de inteligencia artificial que se utiliza para entrenar algoritmos de Machine Learning a partir de datos etiquetados. En el aprendizaje supervisado, el algoritmo recibe un conjunto de datos de entrenamiento que incluye entradas (características o variables independientes) y salidas (objetivo o variable dependiente). El objetivo del algoritmo es aprender a mapear las entradas a las salidas, de modo que pueda hacer predicciones precisas para nuevas entradas.
Por ejemplo, si se desea entrenar un algoritmo de aprendizaje supervisado para predecir la probabilidad de que un cliente compre un producto en línea, se podrían recopilar datos de entrenamiento que incluyan información sobre las características del cliente (como su edad, género, historial de compras, etc.) y si compraron o no el producto en cuestión. El algoritmo utiliza estos datos para aprender un modelo que pueda predecir la probabilidad de compra para nuevos clientes.
Existen varios tipos de algoritmos de aprendizaje supervisado, incluyendo regresión lineal, regresión logística, árboles de decisión, redes neuronales, entre otros. Cada uno de estos algoritmos tiene sus propias fortalezas y debilidades, y es importante elegir el algoritmo adecuado para la tarea en cuestión.
El aprendizaje supervisado se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, como la detección de fraudes en tarjetas de crédito, la clasificación de correos electrónicos no deseados, la predicción del tiempo, la identificación de enfermedades en imágenes médicas, y muchos más. Es una técnica fundamental en Machine Learning, y ha demostrado ser muy efectiva para hacer predicciones precisas en muchos casos.
También te puede interesar: Diferencias entre IA y Machine Learning
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
El aprendizaje no supervisado es una técnica de Machine Learning en la que el algoritmo debe aprender a partir de datos no etiquetados, es decir, datos que no tienen una respuesta objetivo predefinida. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde se proporciona al algoritmo un conjunto de datos etiquetados, en el aprendizaje no supervisado el algoritmo debe encontrar patrones o estructuras dentro de los datos por su cuenta.
Los algoritmos de aprendizaje no supervisado pueden ser utilizados para tareas como agrupamiento (clustering), reducción de dimensionalidad y detección de anomalías. En el agrupamiento, el objetivo es dividir los datos en grupos homogéneos basados en la similitud entre las observaciones, sin conocer previamente cuántos grupos existen o cómo se deben formar. La reducción de dimensionalidad se utiliza para reducir la cantidad de características de un conjunto de datos, lo que puede facilitar la visualización y el análisis de los datos. La detección de anomalías implica identificar observaciones que son significativamente diferentes de las demás.
Un ejemplo de aplicación del aprendizaje no supervisado es la detección de fraude en transacciones bancarias. En lugar de proporcionar algoritmos de aprendizaje supervisado con transacciones etiquetadas como fraudulentas o no fraudulentas, se pueden aplicar técnicas de agrupamiento para identificar patrones en los datos y detectar transacciones anómalas que podrían indicar fraude.
Los algoritmos de aprendizaje no supervisado incluyen k-means, agrupamiento jerárquico, análisis de componentes principales (PCA), entre otros. Estos algoritmos pueden ser muy útiles en la exploración de datos y en la identificación de patrones y tendencias que de otra manera podrían pasar desapercibidos.
También te puede interesar: Ética en la inteligencia artificial
Principales diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado
- Datos etiquetados vs no etiquetados: En el aprendizaje supervisado, el algoritmo recibe un conjunto de datos etiquetados, es decir, cada observación tiene una respuesta objetivo predefinida. En el aprendizaje no supervisado, el algoritmo debe aprender a partir de datos no etiquetados, es decir, datos que no tienen una respuesta objetivo predefinida.
- Tipo de tarea: El aprendizaje supervisado se utiliza para tareas de predicción, donde el objetivo es predecir una respuesta para una nueva observación. En el aprendizaje no supervisado, el objetivo es encontrar patrones o estructuras dentro de los datos.
- Métodos utilizados: En el aprendizaje supervisado, se utilizan métodos como regresión, clasificación y análisis discriminante. En el aprendizaje no supervisado, se utilizan métodos como agrupamiento (clustering), reducción de dimensionalidad y detección de anomalías.
- Evaluación de resultados: En el aprendizaje supervisado, se puede evaluar la calidad de las predicciones utilizando métricas como la precisión, la sensibilidad y la especificidad. En el aprendizaje no supervisado, la evaluación de los resultados es más subjetiva y depende del conocimiento previo del problema y del juicio del analista de datos.
- Conocimiento previo: En el aprendizaje supervisado, el analista de datos debe tener un conocimiento previo del problema y proporcionar datos etiquetados para entrenar el modelo. En el aprendizaje no supervisado, el analista de datos puede explorar los datos y descubrir patrones que pueden ser útiles para la resolución del problema.
