Aprendizaje supervisado y no supervisado: ¿Cuál es la diferencia?

La mayor diferencia entre el aprendizaje automático supervisado y el no supervisado es el tipo de datos que se usa. El aprendizaje supervisado usa datos de entrenamiento etiquetados, a diferencia del aprendizaje no supervisado. 

En pocas palabras, los modelos de aprendizaje supervisado tienen una comprensión de referencia de cuáles deben ser los valores de salida correctos. 

Con el aprendizaje supervisado, un algoritmo usa un conjunto de datos de muestra para entrenarse con el objetivo de hacer predicciones y ajustarse de forma iterativa para minimizar el error. Estos conjuntos de datos están etiquetados como contexto, lo que proporciona los valores de salida deseados para permitir que un modelo dé una respuesta “correcta”. 

En cambio, los algoritmos de aprendizaje no supervisado trabajan de forma independiente para aprender la estructura inherente de los datos sin ninguna orientación o instrucción específica. Simplemente proporcionas datos de entrada sin etiqueta y permites que el algoritmo identifique cualquier patrón que ocurra de forma natural en el conjunto de datos. 

Si bien el tipo de datos es la forma más fácil de diferenciar entre estos dos enfoques, cada uno de ellos tiene objetivos y aplicaciones diferentes que también los diferencian. 

Los modelos de aprendizaje supervisado se enfocan más en aprender las relaciones entre los datos de entrada y salida. Por ejemplo, se podría usar un modelo supervisado para predecir los horarios de vuelo según parámetros específicos, como las condiciones climáticas, el tráfico del aeropuerto, las horas pico de vuelo y mucho más. 

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

Como resultado, el aprendizaje automático supervisado y no supervisado se implementa para resolver diferentes tipos de problemas. El aprendizaje automático supervisado es adecuado para tareas de clasificación y regresión, como la previsión del tiempo, los cambios de precios, el análisis de opiniones y la detección de spam. Aunque el aprendizaje no supervisado se usa con mayor frecuencia para el análisis exploratorio de datos y las tareas de agrupamiento en clústeres, como la detección de anomalías, la visualización de macrodatos o la segmentación de clientes. 

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

La elección del enfoque correcto depende de tus objetivos y requisitos generales, los casos de uso que deseas resolver y el enfoque general de tu equipo para analizar, procesar y administrar los datos. 

Por lo general, deberás considerar los siguientes aspectos para decidir qué opción funciona mejor para tu organización. 

• ¿Tus datos están etiquetados o no? El aprendizaje supervisado requiere conjuntos de datos etiquetados. Deberás evaluar si tu organización tiene el tiempo, los recursos y la experiencia para validar y etiquetar los datos. 
• ¿Cuáles son tus objetivos? Es importante considerar el tipo de problema que intentas resolver y si intentas crear un modelo de predicción o descubrir nuevas estadísticas o patrones ocultos en los datos. 
• ¿Qué tipos de algoritmos necesitarás? Cuando decidas qué enfoque es el más adecuado para tu organización, también es importante evaluar si existen algoritmos que puedan admitir el volumen de datos y que coincidan con las dimensiones requeridas, como la cantidad de atributos y atributos. 

La elección entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado se reduce al problema específico que se desea resolver, los datos que se encuentran disponibles y si se dispone de las herramientas y la experiencia para crear y administrar modelos. 

¿No sabes si alguna de estas opciones es la correcta? También podrías considerar un tercer enfoque: aprendizaje semisupervisado. 

El aprendizaje semisupervisado combina aspectos tanto del aprendizaje supervisado como del no supervisado. Las técnicas de aprendizaje automático que se incluyen en esta categoría usan datos etiquetados y no etiquetados para entrenar un modelo predictivo. 

El aprendizaje semisupervisado usa una pequeña cantidad de datos etiquetados para entrenar un modelo inicial, que puede usarse para predecir etiquetas en una cantidad mayor de datos no etiquetados. Luego, el modelo se aplica de forma iterativa a los datos etiquetados originalmente y a los datos con etiquetas predichas (pseudoetiquetas). Después, agregarás tus predicciones más precisas al conjunto de datos etiquetados y repetirás el proceso nuevamente para seguir mejorando el rendimiento de tu modelo.