¿Cuáles son los tipos de aprendizaje supervisado?

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.

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 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.

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.

El machine learning necesita datos previamente estructurados para aprender y poder trabajar con ellos. Por el contrario, el deep learning puede trabajar con datos sin estructurar (incluso con grandes volúmenes), motivo por el cual es muy útil a la hora de identificar patrones.

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.

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.

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

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

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.

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 machine learning (ML) es una rama específica de la inteligencia artificial (IA). El machine learning tiene un alcance y un enfoque limitados en comparación con la IA. La IA incluye varias estrategias y tecnologías que están fuera del alcance del machine learning.

El deep learning, o aprendizaje profundo, parte del machine learning para, a partir de una gran cantidad de datos y tras numerosas capas de procesamiento con algoritmos, conseguir que un ordenador termine aprendiendo por cuenta propia y realizando tareas similares a las de los seres humanos, como la identificación de ...

Después de dominar el machine Learning puedes profundizar en Deep Learning. Deep learning es una metodología específica dentro de machine learning.

Algunos de los lenguajes más comúnmente utilizados en Machine Learning son Python, R, Java, C++ y Matlab. Python es el lenguaje más utilizado en Machine Learning debido a su facilidad para trabajar con datos, sintaxis simple y una gran cantidad de bibliotecas de código abierto como SciPy, Scikit-Learn y TensorFlow.

Python es un lenguaje de programación simple, conciso y versátil. Por ello, es una herramienta efectiva para desarrollar modelos de machine learning, deep learning o procesamiento del lenguaje natural (PNL), entre otros.

Aplicaciones del Machine Learning

El Machine Learning es una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones en datos masivos y elaborar predicciones (análisis predictivo).

Paso a paso para aplicar modelos de predicción de machine learning

7 pasos del Machine Learning para construir tu máquina

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.

El aprendizaje supervisado proporciona una ruta directa para convertir datos en información real y procesable. Al utilizar los datos como un recurso, les permite a las organizaciones comprender y prevenir los resultados no deseados o impulsar los resultados deseados para lo que sea que estén tratando de predecir.

Los algoritmos más utilizados en Aprendizaje Supervisado son:

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.

Resumen: El aprendizaje significativo tiene lugar cuando el alumno es capaz de establecer relaciones entre la nueva información que está a punto de aprender con los conocimientos previos que ya posee, de tal forma que se produce, entre nueva y antigua información, una relación de significados que aportan consistencia ...