¿Cómo se clasifican los métodos de aprendizaje no supervisado?

Los algoritmos de agrupación en clústeres se pueden clasificar en varios tipos, específicamente: exclusivos, superpuestos, jerárquicos y probabilísticos.

El aprendizaje no supervisado se utiliza para explorar datos desconocidos. Puede revelar patrones que podrían haberse pasado por alto o examinar grandes conjuntos de datos que serían demasiado para que los abordara una sola persona.

El aprendizaje supervisado se utiliza cuando se conocen las etiquetas de los datos, como en la clasificación o la regresión, mientras que el aprendizaje no supervisado se utiliza para explorar y descubrir patrones en los datos sin tener etiquetas.

Los métodos de enseñanza según el grado de participación de los sujetos o de interrelación profesor-alumno, también llamados formas metódicas básicas de la enseñanza, son los más conocidos y se clasifican en tres grupos; expositivos, trabajo independiente y elaboración conjunta.

Si analizamos los estilos de aprendizaje podemos señalar dos clasificaciones muy estudiadas: la sensorial y la de Kolb. Debemos recordar que el estilo que tiene una persona para aprender resulta de una combinación de distintos factores. Estos factores son: cognitivos, afectivos y psicológicos.

Estos dos tipos principales de aprendizaje supervisado, clasificación y regresión, se distinguen por el tipo de variable objetivo. En los casos de clasificación, es de tipo categórico, mientras que, en los casos de regresión, la variable objetivo es de tipo numérico.

El término “no supervisado” se refiere al hecho de que el algoritmo no está guiado como el algoritmo de Aprendizaje Supervisado. La manera más fácil de entender esto es con un ejemplo, tenemos un bebe y su perro.

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.

Los métodos no supervisados te ayudan a encontrar características que pueden ser útiles para la categorización. Es más fácil obtener datos no etiquetados que los datos etiquetados.

K-means es un algoritmo de clasificación no supervisada (clusterización) que agrupa objetos en k grupos basándose en sus características. El agrupamiento se realiza minimizando la suma de distancias entre cada objeto y el centroide de su grupo o cluster. Se suele usar la distancia cuadrática.

Los algoritmos de aprendizaje supervisado se pueden usar para ubicar, aislar y categorizar objetos de videos o imágenes, lo que los hace útiles cuando se aplican a diversas técnicas de visión por computadora y análisis de imágenes.

Los tipos de implementación de machine Learning pueden clasificarse en tres categorías diferentes:

Overfitting indicará un aprendizaje “excesivo” del conjunto de datos de entrenamiento haciendo que nuestro modelo únicamente pueda producir unos resultados singulares y con la imposibilidad de comprender nuevos datos de entrada.

Adaptadores, asimiladores, divergentes o convergentes son los cuatro estilos de aprendizajes, según David Kolb.

Estilos de aprendizaje: visual, auditivo y kinestésico.

En 1992, el investigador Neil Fleming definió los 4 estilos de aprendizaje basados en las habilidades cognitivas. Según él, la adquisición del conocimiento se produce por medio de cuatro habilidades. El nombre del estilo es un acrónimo en inglés que representa cuales son: Visual (visual)

Por eso, se distinguen normalmente tres sistemas de representación mental: visual, auditivo y kinestésico. También se conocen como canales de aprendizaje o estilos de aprendizaje. Y están muy relacionados con los sentidos y con cómo nos acercamos a nuevas ideas, personas, experiencias, etc. Visual.

Entre las diferentes clases de modelo educativo, destacan estos seis:

En este sentido, estas 13 formas diferentes de aprender son:

El aprendizaje supervisado utiliza un conjunto de datos de entrenamiento para enseñar a los modelos a generar la salida deseada. Este conjunto de datos incluye datos de entrada y resultados correctos, que permiten que el modelo aprenda con el tiempo.

Los Modelos supervisados utilizan los valores de uno o varios campos de entrada para predecir el valor de uno o varios resultados o campos de destino. Algunos ejemplos de estas técnicas son: árboles de decisiones (árbol C&R, QUEST, CHAID y algoritmos C5.

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.

El aprendizaje por refuerzo (o Reinforcement Learning) es una variedad del Machine Learning que permite a una Inteligencia Artificial planear estrategias efectivas en base a la experimentación con los datos. Se trata de una forma de optimización basada en datos.

Definición de aprendizaje automático

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.

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.