Aprendizaje supervisado y no supervisado: ¿en qué se diferencian?

La principal diferencia entre el aprendizaje automático supervisado y no supervisado es el tipo de datos que se usan. El aprendizaje supervisado utiliza datos de entrenamiento etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado no. 

Dicho de otro modo, los modelos de aprendizaje supervisado tienen una comprensión básica de cuáles deben ser los valores de salida correctos. 

Con el aprendizaje supervisado, un algoritmo usa un conjunto de datos de muestra para entrenarse y hacer predicciones y se ajusta de forma iterativa para minimizar los errores. Estos conjuntos de datos están etiquetados para aportar contexto, lo que proporciona los valores de salida deseados para que un modelo pueda dar una respuesta "correcta". 

Por el contrario, los algoritmos de aprendizaje no supervisado funcionan de forma independiente para aprender la estructura inherente de los datos sin necesidad de directrices o instrucciones específicas. Solo tienes que proporcionar datos de entrada sin etiquetar y dejar que el algoritmo identifique cualquier patrón natural en el conjunto de datos. 

Aunque el tipo de datos es la forma más fácil de diferenciar entre estos dos enfoques, cada uno tiene objetivos y aplicaciones distintos que los diferencian entre sí. 

Los modelos de aprendizaje supervisado se centran más en aprender las relaciones entre los datos de entrada y de salida. Por ejemplo, un modelo supervisado se puede usar para predecir horas de vuelos en función de parámetros específicos, como las condiciones meteorológicas, el tráfico del aeropuerto, las horas punta de los vuelos y más. 

Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es más útil para descubrir nuevos patrones y relaciones en datos sin procesar y sin etiquetar. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje no supervisado pueden usarse para identificar grupos de compradores que compran productos relacionados juntos para sugerir otros artículos que se pueden recomendar a clientes similares. 

Como consecuencia, el aprendizaje automático supervisado y no supervisado se despliegan para solucionar diferentes tipos de problemas. El aprendizaje automático supervisado es adecuado para tareas de clasificación y regresión, como la previsión meteorológica, los cambios de precios, el análisis de opinión y la detección de spam. Aunque el aprendizaje no supervisado se suele usar para analizar datos de exploración y tareas de agrupación en clústeres, como la detección de anomalías, la visualización de Big Data o la segmentación de clientes. 

Ahora que conoces las diferencias entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado, ¿qué enfoque es el más adecuado para ti? 

Elegir el enfoque adecuado depende de tus objetivos y requisitos generales, de los casos prácticos que quieras resolver y del enfoque general de tu equipo a la hora de analizar, tratar y gestionar los datos. 

Por lo general, deberás tener en cuenta los siguientes aspectos a la hora de decidir qué opción es la más adecuada para tu organización. 

• ¿Tus datos están etiquetados o sin etiquetar? El aprendizaje supervisado requiere conjuntos de datos etiquetados. Deberás evaluar si tu organización tiene el tiempo, los recursos y la experiencia necesarios para validar y etiquetar los datos. 
• ¿Cuáles son tus objetivos? Es importante tener en cuenta el tipo de problema que intentas resolver y si quieres crear un modelo de predicción o si quieres descubrir nueva información valiosa o patrones ocultos en los datos. 
• ¿Qué tipos de algoritmos necesitas? A la hora de decidir qué enfoque es el más adecuado para tu organización, también es importante determinar si hay algoritmos que puedan admitir el volumen de datos y ajustarse a las dimensiones necesarias, como el número de funciones y atributos. 

La elección entre el aprendizaje supervisado y no supervisado depende del problema concreto que quieras resolver, los datos que tengas a tu disposición y si cuentas con las herramientas y la experiencia necesarias para crear y gestionar tus modelos. 

¿No sabes si alguna de estas opciones es la adecuada? También puedes plantearte usar una tercera estrategia: el aprendizaje semisupervisado. 

El aprendizaje semisupervisado combina aspectos del aprendizaje supervisado y no supervisado. Las técnicas de aprendizaje automático que pertenecen a esta categoría utilizan datos tanto etiquetados como sin etiquetar para entrenar un modelo predictivo. 

El aprendizaje semisupervisado utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados para entrenar un modelo inicial, que se puede utilizar para predecir etiquetas en una gran cantidad de datos sin etiquetar. A continuación, el modelo se aplica de forma iterativa tanto a los datos etiquetados originalmente como a los datos con etiquetas predichas (pseudoetiquetas). Después, añade las predicciones más precisas al conjunto de datos etiquetado y repite el proceso de nuevo para seguir mejorando el rendimiento de tu modelo.