¿Cómo funciona el aprendizaje automático supervisado?

El aprendizaje supervisado utiliza un conjunto de datos de entrenamiento para enseñar a los modelos a generar la salida deseada. Este conjunto de datos de entrenamiento de datos incluye entradas y salidas correctas que, a su vez, permiten que el modelo aprenda con el tiempo.

Es el uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos que clasifiquen datos o predigan resultados de forma precisa. A medida que los datos se introducen en el modelo, este ajusta sus ponderaciones hasta que dicho modelo se haya ajustado adecuadamente, como parte del proceso de validación cruzada.

El aprendizaje automático es un subconjunto de inteligencia artificial que permite que un sistema aprenda y mejore de forma autónoma mediante redes neuronales y aprendizaje profundo, sin tener que ser programado explícitamente, a través de la ingesta de grandes cantidades de datos.

Un ejemplo de aprendizaje supervisado sería la construcción de un modelo de reingresos en hospitalización partiendo de un conjunto de datos previo de los que conocemos si el paciente reingresó o no (el atributo que nos indique la condición de reingreso en el conjunto de datos original sería la etiqueta).

El aprendizaje supervisado se suele usar sobre todo para resolver problemas de clasificación y de regresión. Uno de sus usos más prácticos es en marketing, usando la Inteligencia Artificial para impulsar las ventas de una determinada empresa.

En el aprendizaje supervisado, los datos de entrenamiento están etiquetados y el algoritmo de aprendizaje se entrena para predecir etiquetas para datos no vistos. En el aprendizaje no supervisado, los datos no están etiquetados y el algoritmo de aprendizaje se entrena para descubrir patrones en los datos.

Hay una diferencia clave entre el aprendizaje supervisado y no supervisado. El aprendizaje supervisado utiliza conjuntos de datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado usa conjuntos de datos no etiquetados. El término “etiquetado” significa que los datos ya están etiquetados con la respuesta correcta.

Estos son: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semi-supervisado y aprendizaje por refuerzo.

Los cuatro modelos principales de aprendizaje automático son el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje semisupervisado y el aprendizaje de refuerzo.

El aprendizaje automático (ML) es el subapartado de la inteligencia artificial (IA) que se centra en desarrollar sistemas que aprenden, o mejoran el rendimiento, en función de los datos que consumen. Inteligencia artificial es un término amplio que se refiere a sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana.

En el aprendizaje automático no supervisado, el algoritmo debe encontrar de forma independiente correlaciones y patrones en los datos y utilizarlos para estructurar o agrupar los datos o para obtener nuevos conocimientos.

El sobreajuste es un comportamiento de aprendizaje automático no deseado que se produce cuando el modelo de aprendizaje automático proporciona predicciones precisas para los datos de entrenamiento, pero no para los datos nuevos.

El mejor momento para utilizar el aprendizaje no supervisado es cuando no existen datos preexistentes sobre los resultados preferidos.

Las mejores aplicaciones de machine learning

Aprendizaje Auto-supervisado ( Self-supervised learning) es un término que se refiere a un tipo de aprendizaje no supervisado enmarcado dentro de un problema de aprendizaje supervisado. Es una técnica de aprendizaje relativamente reciente donde los datos de entrenamiento se etiquetan de forma autónoma.

Los algoritmos más utilizados en Aprendizaje Supervisado son:

Los algoritmos “aprenden” de datos que se le ofrecen emparejados (se le da al algoritmo tanto las entradas como las salidas que tendría que obtener). Este tipo de aprendizaje se realiza con ejemplos o datos etiquetados, como fotos con descripciones de las cosas que aparecen en ellas.

La palabra "supervisado" significa que este clasificador utiliza el aprendizaje supervisado, un tipo de método de aprendizaje automático que requiere que los datos de entrenamiento aprendan a reconocer clases de documentos en función de sus metadatos y palabras clave del texto.

Además de eso, Google está mejorando los filtros de spam en Gmail usando los algoritmos machine learning (aprendizaje automático) de TensorFlow, logrando bloquear cerca de 100 millones de spam diarios.

5 tipos de inteligencia artificial

El aprendizaje automático supervisado generalmente se usa para clasificar datos o hacer predicciones, mientras que el aprendizaje no supervisado generalmente se usa para comprender las relaciones dentro de los conjuntos de datos.

Hay cuatro tipos de inteligencia artificial: máquinas reactivas, memoria limitada, teoría de la mente y autoconciencia.

Los cuatro tipos son: divergente (concreto y reflexivo); asimilador (abstracto y reflexivo); convergente (abstracto y activo); y acomodador (concreto y activo) (ver tabla 1). Tabla 1. Los estilos de aprender y sus características generales. Fuente: Kolb, 1984a.

El machine learning (ML) es una rama de la inteligencia artificial (IA) con un enfoque limitado. Sin embargo, ambos campos van más allá de la automatización y la programación básicas para generar resultados basados en análisis de datos complejos.

Ejemplos de machine learning o aprendizaje automático

Para que la plataforma tome una decisión sobre qué nuevas canciones o artistas recomendar a un oyente, los algoritmos de aprendizaje automático asocian las preferencias del oyente con otros oyentes que tienen un gusto musical similar.

Los sistemas de IA pueden monitorear el progreso del estudiante, identificar áreas de mejora y ofrecer actividades adicionales o material de apoyo según sea necesario.

El machine learning es un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de datos, identificar patrones y tomar decisiones con mínima intervención humana.