¿Qué es el aprendizaje supervisado en el contexto del aprendizaje automático?

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.

¿Qué es el aprendizaje supervisado? El aprendizaje supervisado, también conocido como aprendizaje automático supervisado, es una subcategoría del aprendizaje automático y la inteligencia artificial . Se define por el uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar algoritmos que clasifiquen datos o predigan resultados con precisión.

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 automático supervisado se utiliza generalmente para clasificar datos o hacer predicciones, mientras que el aprendizaje no supervisado se utiliza generalmente para comprender las relaciones dentro de conjuntos de datos . El aprendizaje automático supervisado requiere muchos más recursos debido a la necesidad de datos etiquetados.

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.

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 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.

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 aprendizaje supervisado es un subconjunto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático . También se le conoce como aprendizaje automático supervisado. Y se define por su capacidad para entrenar algoritmos para categorizar datos y predecir resultados con precisión. Además, enseña a los sistemas informáticos a encontrar información oculta utilizando los datos disponibles.

Los algoritmos de aprendizaje supervisado se entrenan con datos de muestra que especifican tanto la entrada como la salida del algoritmo. Por ejemplo, los datos podrían ser imágenes de números escritos a mano que se anotan para indicar qué números representan.

El aprendizaje no supervisado, también conocido como machine learning no supervisado, utiliza algoritmos de machine learning para analizar y agrupar en clústeres conjuntos de datos sin etiquetar. Estos algoritmos descubren agrupaciones de datos o patrones ocultos sin necesidad de ninguna intervención humana.

Respuesta - A) PCA no es aprendizaje supervisado.

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 automático clásico a menudo se clasifica según la forma en que un algoritmo aprende a ser más preciso en sus predicciones. Hay cuatro tipos básicos de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje semisupervisado y aprendizaje por refuerzo .

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.

Lo bueno y lo malo del aprendizaje supervisado es que utiliza datos etiquetados para entrenar una máquina. Las técnicas de regresión y los algoritmos de clasificación ayudan a desarrollar modelos predictivos que son altamente confiables y tienen múltiples aplicaciones.

En pocas palabras, el aprendizaje automático permite al usuario alimentar un algoritmo informático con una inmensa cantidad de datos y hacer que la computadora analice y tome recomendaciones y decisiones basadas en datos basándose únicamente en los datos de entrada.

Respuesta. Respuesta: Debido a su generalidad, el campo se estudia en muchas otras disciplinas, como teoría de juegos, teoría de control, investigación de operaciones, teoría de la información, optimización basada en simulación, sistemas multiagente, inteligencia de enjambre, estadística y algoritmos genéticos.

El aprendizaje automático puede ayudar a identificar un patrón o una estructura en datos estructurados y no estructurados, lo que permite entender lo que los datos están diciendo.

Estos dos tipos principales de aprendizaje supervisado, clasificación y regresión , se distinguen por el tipo de variable objetivo.

Tipos de algoritmos de aprendizaje automático supervisados:

Regresión lineal . Árboles de regresión. Regresión no lineal. Regresión lineal bayesiana.

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.

Los modelos de aprendizaje no supervisados ​​no necesitan supervisión mientras entrenan conjuntos de datos, lo que los convierte en una técnica de aprendizaje automático ideal para descubrir patrones, agrupaciones y diferencias en datos no estructurados. Es muy adecuado para procesos como la segmentación de clientes, el análisis exploratorio de datos o el reconocimiento de imágenes .

La formación es el paso más importante en el aprendizaje automático. Durante el entrenamiento, pasa los datos preparados a su modelo de aprendizaje automático para encontrar patrones y hacer predicciones. El resultado es que el modelo aprende de los datos para poder realizar la tarea establecida. Con el tiempo, con el entrenamiento, el modelo mejora en sus predicciones.

El aprendizaje automático supervisado es el tipo más común que se utiliza en la actualidad. En el aprendizaje automático no supervisado, un programa busca patrones en datos sin etiquetar. El aprendizaje automático no supervisado puede encontrar patrones o tendencias que las personas no buscan explícitamente.

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.

Estilos de aprendizaje: visual, auditivo y kinestésico.