¿Cuándo utilizar aprendizaje no supervisado?

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

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.

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.

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

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.

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 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.

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.

Aprendizaje Supervisado

El aprendizaje del tipo supervisado se refiere a un modelo específico de Machine Learning en el cual el proceso de generación de conocimiento se realiza con un grupo de ejemplos o datos etiquetados en los que los resultados que arroja la operación son conocidos previamente.

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.

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.

Nuevas metodologías educativas, más allá de la virtualidad

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

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.

El deep learning se usa, en la actualidad, en distintos ámbitos como: Visión artificial: La visión artificial se utiliza principalmente en vehículos autónomos, drones y procesos biométricos. Aprovecha el deep learning para identificar y clasificar imágenes mediante categorías y etiquetas predefinidas.

El aprendizaje humano consiste en adquirir, procesar, comprender y, finalmente, aplicar una información que nos ha sido «enseñada», es decir, cuando aprendemos nos adaptamos a las exigencias que los contextos nos demandan. El aprendizaje requiere un cambio relativamente estable de la conducta del individuo.

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.

datos no etiquetados. Las computadoras usan datos etiquetados y no etiquetados para entrenar modelos de ML, pero ¿cuál es la diferencia? Los datos etiquetados se utilizan en aprendizaje supervisado, mientras que los datos no etiquetados se utilizan en aprendizaje no supervisado.

La tarea del algoritmo de aprendizaje consiste en aprender las ponderaciones para el modelo. Las ponderaciones describen la probabilidad de que los patrones que el modelo está aprendiendo reflejen las relaciones reales en los datos.

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.

Aprendizaje por refuerzo

Se sustituye la información supervisada (Y) por información del tipo acción/reacción. El objetivo en el aprendizaje por refuerzo es aprender a mapear situaciones de acciones para maximizar una cierta función de recompensa.

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).

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.

La clasificación de imágenes es una rama de la inteligencia artificial con numerosas aplicaciones, para la que se utilizan redes neuronales capaces de detectar patrones en las imágenes.