El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos técnicas de machine learning para hacer “aprender” a los sistemas computacionales.
El machine learning, a través del aprendizaje supervisado y no supervisado, promete transformar, en el mediano plazo, los sectores productivos, de salud, recreación, transporte, arquitectura e incluso, alimentación. ¿Cuál es la diferencia entre estas dos técnicas de aprendizaje automático? ¿Dónde se aplica cada uno? Esta es la información.
El aprendizaje supervisado y no supervisado son técnicas diferentes de machine learning utilizadas para hacer “aprender” a los sistemas informáticos y lograr resultados específicos.
Esta técnica de aprendizaje automático requiere un conjunto de datos etiquetados, donde cada muestra tiene una etiqueta que muestra palabras clave, descripciones, categorías o atributos. Su objetivo es ejecutar extrapolaciones y predecir resultados precisos.
El modelo emplea los datos etiquetados para cuantificar la relevancia de las distintas características con el objeto de mejorar paulatinamente el ajuste del modelo al resultado conocido. Así, el sistema informático analiza las etiquetas suministradas y aprende a reconocer tendencias, detectar anomalías o reconocer patrones, como en los siguientes ejemplos:
Clasifica correos electrónicos (spam o no spam).
Detecta fraudes financieras.
Predice el costo de inmuebles con base en sus características y ubicación.
Reconoce la escritura manual para convertirla en texto digital.
Predice los ingresos de una empresa considerando su publicidad.
Fuente: https://www.flickr.com/photos/ligdieli/48054954426/
En esta técnica de machine learning, la información que se suministra al sistema, son datos no etiquetados y no supervisados. Es decir, el modelo debe identificar patrones y estructuras en datos que carecen de etiquetas y anotaciones clave. Su objetivo es descubrir patrones ocultos y datos relacionados, para luego, agruparlos en clusters o categorías:
Categoriza los diferentes clientes con base en sus patrones de compra.
Genera imágenes con menos ruido y mayor claridad visual (reducción de la dimensionalidad).
Identifica patrones de compra en un grupo de transacciones.
Mejora la ciberseguridad.
Crea motores de recomendaciones.
Ambos tipos de aprendizaje tienen ventajas específicas. Dentro del algoritmo supervisado se tiene:
Alta precisión y confiabilidad. El modelo aprende con ejemplos supervisados por humanos, precisos y claros. Además, puede ir mejorando con el tiempo.
Mejor entendimiento de los datos. Es posible clasificar y categorizar los datos para un análisis más claro, desde datos empresariales hasta aplicaciones científicas.
Mayor velocidad de aprendizaje. Al entrenar con datos etiquetados, el aprendizaje del modelo es más eficiente.
Ahora bien, el algoritmo no supervisado ofrece los siguientes beneficios:
Explora y descubre comportamientos. Identifica relaciones entre variables y patrones ocultos.
Análisis eficiente y efectivo. Se estudian enormes conjuntos de datos.
Menor costo. No requiere la creación y etiquetado de datos de entrenamiento.
Mayor flexibilidad y adaptabilidad. Puede ser empleado en una amplia gama de datos, como texto, imágenes, audio y video.
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El aprendizaje supervisado se emplea cuando se conocen las etiquetas de los datos para obtener una predicción, mientras que en el aprendizaje no supervisado se descubren patrones completamente nuevos con datos sin etiquetas. Además:
El aprendizaje supervisado requiere mayor cantidad de datos de entrenamiento que el aprendizaje no supervisado.
La precisión del modelo en el aprendizaje supervisado depende en gran parte de la calidad de los datos. En el aprendizaje no supervisado, depende de la elección correcta del algoritmo y los parámetros.
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