El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos métodos populares utilizados para entrenar modelos de IA y ML, pero ¿en qué se diferencian?
El aprendizaje automático es la ciencia que permite que las máquinas adquieran conocimientos, hagan predicciones y descubran patrones dentro de grandes conjuntos de datos. Al igual que los humanos aprenden de las experiencias diarias, los algoritmos de aprendizaje automático mejoran gradualmente sus predicciones en múltiples iteraciones.
El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos enfoques de aprendizaje principales que se utilizan para entrenar algoritmos de aprendizaje automático. Cada método tiene ventajas y limitaciones y es más adecuado para tareas específicas.
El aprendizaje supervisado es un enfoque popular de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena utilizando datos etiquetados.
Proceso de entrenamiento
El proceso de entrenamiento en aprendizaje automático supervisado requiere adquirir y etiquetar datos. Los datos a menudo se etiquetan bajo la supervisión de un científico de datos para garantizar que se correspondan con precisión con las entradas. Una vez que el modelo aprende la relación entre las entradas y las salidas, se usa para clasificar datos no vistos y hacer predicciones.
Aplicaciones comunes
Los algoritmos de aprendizaje supervisado tienen aplicaciones generalizadas en diversas industrias. Algunos de los usos populares incluyen:
- Reconocimiento de imágenes y objetos
- Clasificación de voz y texto
- Análisis de los sentimientos
- Detección de fraudes y anomalías
- Evaluación de riesgos
Pero hay muchos otros usos e implementaciones del aprendizaje supervisado.
Limitaciones
Los modelos de aprendizaje supervisado ofrecen capacidades valiosas, pero también tienen ciertas limitaciones. Estos modelos se basan en gran medida en datos etiquetados para aprender y generalizar patrones de manera efectiva, lo que puede ser costoso, lento y laborioso. Sin embargo, esta limitación a menudo surge en áreas especializadas donde se necesita un etiquetado experto.
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
El aprendizaje no supervisado es un enfoque de aprendizaje automático que utiliza datos no etiquetados y aprende sin supervisión. A diferencia de los modelos de aprendizaje supervisado, que tratan con datos etiquetados, los modelos de aprendizaje no supervisado se centran en identificar patrones y relaciones dentro de los datos sin resultados predeterminados.
3 diferencias clave entre el aprendizaje supervisado y no supervisado
Los métodos de aprendizaje supervisados y no supervisados difieren en cuanto a la disponibilidad de datos, el proceso de capacitación y el enfoque general de aprendizaje de los modelos. Comprender estas diferencias es esencial para elegir el enfoque correcto para una tarea específica.
1. Disponibilidad y preparación de datos
La disponibilidad y preparación de datos es una diferencia clave entre los dos métodos de aprendizaje. El aprendizaje supervisado se basa en datos etiquetados, donde se proporcionan variables de entrada y salida. El aprendizaje no supervisado, por otro lado, solo funciona en variables de entrada. Explora la estructura y los patrones inherentes dentro de los datos sin depender de resultados predeterminados.
2. Enfoque de aprendizaje
Un modelo de aprendizaje supervisado aprende a clasificar datos o a predecir con precisión datos ocultos basándose en ejemplos etiquetados. Por el contrario, el aprendizaje no supervisado tiene como objetivo descubrir patrones ocultos, agrupaciones y dependencias dentro de datos no etiquetados y los aprovecha para predecir resultados.
3. Bucle de retroalimentación
El aprendizaje supervisado funciona en un proceso de capacitación iterativo con un circuito de retroalimentación. Recibe retroalimentación directa sobre sus predicciones, lo que le permite refinar y mejorar sus respuestas continuamente.
Elegir el enfoque de aprendizaje automático adecuado
El aprendizaje supervisado y no supervisado son dos métodos distintos de aprendizaje automático que derivan patrones dentro de datos etiquetados y no etiquetados. Ambos métodos tienen sus ventajas, limitaciones y aplicaciones específicas.
El aprendizaje supervisado es más adecuado para tareas en las que los resultados están predefinidos y los datos etiquetados están fácilmente disponibles. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es útil para explorar información oculta en grandes cantidades de conjuntos de datos sin etiquetar.
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