El aprendizaje automático ya forma una parte importante dentro de las organizaciones y los servicios modernos hoy en día. Ya sea en las redes sociales, la atención médica o en el sector financiero, los modelos de aprendizaje automático se utilizan de diversas formas. Pero los pasos necesarios para entrenar y usar un modelo varían según la tarea y los datos disponibles.
El aprendizaje supervisado y no supervisado son ejemplos de dos tipos diferentes de modelos de aprendizaje automático. Existen variaciones y diferencias en la forma en que se entrenan y enseñan los modelos y la condición de los datos que se necesitan.
En este post, te explicaremos las diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado y te daremos algunos ejemplos. Y si estás interesado en aprender más sobre este tema que cada vez tiene más importancia en el mundo laboral, quizás podrías pensar en estudiar un Máster en Business Analytics en la Universidad Europea.
El aprendizaje supervisado requiere datos de entrada y salida etiquetados durante la fase de entrenamiento del ciclo de vida del machine learning. Estos datos a menudo son etiquetados por un científico de datos en la fase de preparación - una de las tareas que hace un data scientist - antes de usarse para entrenar y probar el modelo.
Se llama aprendizaje supervisado porque al menos parte de este modelo requiere supervisión humana. La gran mayoría de los datos disponibles son datos brutos sin etiquetar. Por lo general, se requiere la interacción humana para etiquetar con precisión los datos. Naturalmente, puede ser un proceso intensivo en recursos, ya que se necesitan grandes conjuntos de datos etiquetados.
Los modelos predictivos también se entrenan con técnicas de aprendizaje automático supervisado. Mediante el aprendizaje de patrones entre los datos de entrada y salida, los modelos de aprendizaje supervisado pueden predecir resultados a partir de datos nuevos e invisibles. Esto podría ser en la previsión de cambios en los precios de la vivienda o en las tendencias de compra de los clientes, por ejemplo.
El aprendizaje supervisado se utiliza para:
El aprendizaje no supervisado es el entrenamiento de modelos de datos sin procesar y sin etiquetar. Como el nombre indica, el aprendizaje automático no supervisado no necesita tanta intervención humana comparado con el aprendizaje supervisado. Una persona tiene que establecer los parámetros del modelo, como la cantidad de puntos de clúster, pero el modelo es capaz de procesar grandes conjuntos de datos de manera efectiva y sin supervisión humana.
El aprendizaje automático no supervisado se utiliza principalmente para:
La principal diferencia entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado es la necesidad de datos etiquetados. El machine learning supervisado se basa en datos de entrada y salida etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado procesa datos sin etiquetar o sin procesar.
Hay otras diferencias, que son las siguientes:
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