¿Cuándo es recomendable utilizar el aprendizaje no supervisado?

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

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.

Los modelos de aprendizaje no supervisados se utilizan para tres tareas principales: agrupamiento, asociación y reducción de dimensionalidad.

El aprendizaje no supervisado está dedicado a las tareas de agrupamiento, también llamadas clustering o segmentación, donde su objetivo es encontrar grupos similares en el conjunto de datos.

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.

Asociación en el aprendizaje no supervisado

Se detectan las relaciones entre variables y se identifican elementos que tienden a ocurrir juntos. Por ejemplo, si se analizan canastas en el supermercado se identifican los artículos que la gente tiende a comprar al mismo tiempo, por ejemplo: sopa y panecillos.

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.

Visión artificial, la cual aprovecha el Deep Learning para identificar y clasificar imágenes mediante categorías y etiquetas predefinidas.

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.

Los algoritmos permiten encontrar la solución a problemas computables. Intuitivamente las personas efectuamos cotidianamente una serie de pasos, procedimientos o acciones que nos permitan alcanzar algún resultado o resolver un problema (al bañarnos, al desayunar, al ir a la universidad).

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.

Adaptadores, asimiladores, divergentes o convergentes son los cuatro estilos de aprendizajes, según David Kolb. Hay personas que se leen hasta la letra pequeña de los manuales mientras que otros se lanzan a pulsar todos los mandos para ver qué ocurre.

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.

el aprendizaje significativo ocurre cuando una nueva información “se conecta” con un concepto relevante “subsunsor” pre existente en la estructura cognitiva, esto implica que, las nuevas ideas, conceptos y proposiciones pueden ser aprendidos significativamente en la medida en que otras ideas, conceptos o proposiciones ...

Las estrategias de aprendizaje son una guía flexible y consciente para alcanzar el logro de objetivos, propuestos en para el proceso de aprendizaje. Como guía debe contar con unos pasos definidos teniendo en cuenta la naturaleza de la estrategia.

En resumen, aprendizaje significativo es aquel que: Produce un cambio cognitivo, se pasa de una situación de no saber a saber. Es permanente: El aprendizaje que adquirimos es a largo plazo. Está basado en la experiencia, depende de los conocimientos previos.

El objetivo del aprendizaje supervisado es el de crear una función capaz de predecir el valor correspondiente a cualquier objeto de entrada válida después de haber visto una serie de ejemplos, los datos de formación.

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 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 aprendizaje no asociativo se puede dar por medio de uno de los siguientes dos procesos: la habituación o la sensibilización. Generalmente, estos procesos son complementarios y opuestos, y son la base de muchas de nuestras experiencias diarias y comportamiento.

Este aprendizaje se relaciona principalmente con la sensibilidad y las costumbres, por eso podemos distinguir dos formas: la habituación y la sensibilización.

El aprendizaje significativo es un proceso en el que el estudiante comprende y retiene información a largo plazo, relacionándola con sus conocimientos previos y estableciendo una conexión personal con el material.

El método supervisado parte de un conocimiento previo del terreno, a partir del cual se seleccionan las muestras para cada una de las categorías. Por su parte, el método no supervisado procede a una búsqueda automática de grupos de valores homogéneos dentro de la imagen.

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

• Aprendizaje supervisado.
• Aprendizaje no supervisado.
• Aprendizaje de refuerzo según la naturaleza de los datos que recibe.