¿Qué es el aprendizaje supervisado?

El aprendizaje supervisado es un método de aprendizaje para que los algoritmos hagan predicciones o clasificaciones. Para ello, el Algoritmo a Modeloque mejor puede resolver la tarea encomendada, como un árbol de decisión o un análisis de regresión.
Un equipo formado mediante aprendizaje supervisado Inteligencia artificial (La inteligencia artificial (IA) es capaz de clasificar textos u objetos de forma autónoma, por ejemplo, o de hacer predicciones (por ejemplo, sobre la evolución de los precios o el tiempo). De antemano, se guía por una gran cantidad de datos etiquetados. Datos de formación entrenados. Esto significa que el aprendizaje supervisado requiere mucho tiempo y esfuerzo para recopilar y preparar los conjuntos de datos necesarios.
Se denomina "aprendizaje supervisado" porque el algoritmo aprende a través de los datos de entrenamiento como si estuviera siendo supervisado por un profesor que ya conoce las respuestas correctas. El aprendizaje supervisado es una parte esencial del Aprendizaje automático (aprendizaje automático), por lo que también se denomina aprendizaje automático supervisado.

¿Cómo funciona el aprendizaje supervisado?

En el aprendizaje supervisado, un algoritmo se entrena con un gran conjunto de datos de entrenamiento. El conjunto de datos está formado por los datos de entrada y los resultados correctos (soluciones). Los valores de entrada se etiquetan para que se correspondan con las soluciones deseadas. Esto permite al algoritmo de aprendizaje crear un modelo (por ejemplo, un Bosque aleatorio o un árbol de decisión) reconociendo las relaciones entre los datos de entrada y de salida. Sobre esta base, crea previsiones para un nuevo conjunto de datos.

La calidad del modelo se determina mediante procedimientos de prueba como la validación cruzada, la probabilidad de confianza, la precisión o la tasa de aciertos. Cuantos más conjuntos de datos estén disponibles para la práctica, mejores resultados podrá ofrecer el algoritmo. El proceso de aprendizaje se repite hasta que el modelo proporciona soluciones satisfactorias. Una vez completada la fase de entrenamiento, el modelo puede analizar datos de entrada desconocidos utilizando sus métodos aprendidos y realizar la predicción o clasificación correcta.

Algoritmos de aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, los algoritmos se dividen en dos problemas: en Clasificación o regresión.

Clasificación

En el proceso de clasificación, el algoritmo tiene la Asignar los datos de entrada a categorías específicas. Para ello, reconoce determinadas características y patrones en el conjunto de datos y intenta encontrar similitudes y diferenciaspara hacer la clasificación correspondiente. Las categorías pueden ser, por ejemplo, "gato" y "perro" o "verde" y "naranja".

Ejemplos de algoritmos de clasificación:

- Árboles de decisión
- Bosque aleatorio
- Clasificadores lineales
- Clasificador Naive Bayes
- Clasificación k-Nearest
- Máquina de vectores soporte

Regresión

En la regresión, el algoritmo intenta encontrar el Identificar las relaciones entre las variables dependientes e independientes y se refiere a datos continuos. Se utilizan algoritmos de regresión Utilizado principalmente para previsionescomo las previsiones de elección y compra o la predicción de la evolución del precio de un inmueble.

Ejemplos de algoritmos de regresión:

- Regresión lineal
- Regresión logística
- Regresión polinómica

Recomendación, agrupación, regresión, análisis de texto, detección de anomalías, etc:
El aprendizaje automático puede utilizarse hoy en día para una amplia gama de problemas y es más rápido y preciso que nunca. Pero, ¿qué pasa con los algoritmos que hay detrás?

Los 10 mejores algoritmos de ML para principiantes

¿Por qué es importante el aprendizaje supervisado?

El aprendizaje supervisado es el algoritmo más utilizado para el aprendizaje automático. Esto se debe a que resolver muchas tareas de forma eficaz y sin problemas puede. Pero no todas las áreas del aprendizaje automático pueden cubrirse con él.
La gran ventaja del aprendizaje supervisado es que se puede determinar la salida del modelo de forma muy concreta. Así, siempre se sabe cuál es el objetivo del modelo. Por ejemplo, un algoritmo de clasificación puede entrenarse específicamente para reconocer en imágenes un determinado tipo de señal de tráfico. La desventaja es la gran cantidad de trabajo que supone recopilar datos y disponer de ellos para el entrenamiento.

¿Cuáles son las ventajas y los inconvenientes del aprendizaje supervisado?

Ventajas

El objetivo, o mejor dicho La salida del algoritmo se fija desde el principio y puede determinarse e influirse directamente.. Las categorías pueden ser muy específicas y se sabe de antemano cuántas hay. El aprendizaje supervisado, en comparación con los otros tipos de aprendizaje automático, es relativamente fácil de entender. Una vez entrenado el modelo, no necesita más entrenamiento para producir resultados. En simplemente funciona según la fórmula aprendida. El aprendizaje supervisado suele resolver muy bien los problemas de clasificación.

Desventajas

En El volumen de datos de formación debe ser muy grandepara obtener buenos resultados. Por ejemplo, si un algoritmo de clasificación se entrena sólo con las clases "pájaro" y "ratón" y posteriormente se le pide que clasifique una imagen con un gato, inevitablemente clasificará la imagen de forma incorrecta. El sitio Los datos deben estar etiquetadosde lo contrario, el algoritmo no puede clasificarlos. Dado que el aprendizaje supervisado funciona de forma bastante sencilla, es Inadecuado para tareas complejas de aprendizaje automático.

Ámbitos de aplicación del aprendizaje supervisado

El aprendizaje automático supervisado se utiliza para clasificaciones o previsiones, según el ámbito de aplicación. Es especialmente popular para:

- Clasificación de textos
- Clasificación de imágenes
- detección de spam
- Reconocimiento facial
- Detección de tumores
- Detección de drogas
- Mantenimiento predictivo
- análisis prospectivos, como los precios de la vivienda o las cotizaciones bursátiles
- Análisis de la opinión de los clientes
- Previsiones meteorológicas

Ejemplos prácticos de aprendizaje supervisado

Aprendizaje supervisado en medicina

El aprendizaje automático se utiliza cada vez en más ámbitos del sector médico. Desde hace algunos años, el aprendizaje supervisado también se en la detección precoz del cáncer y su pronóstico aplicada. Así se desarrollan modelos capaces de predecir el curso y el tratamiento del cáncer. Además, los algoritmos entrenados pueden reconocer características importantes a partir de conjuntos de datos complejos y facilitar así el trabajo de los especialistas humanos.

Aprendizaje supervisado en la industria

En la industria, el aprendizaje supervisado se utiliza, entre otras cosas en el ámbito del mantenimiento predictivo se utiliza. Se utiliza para determinar el mantenimiento necesario a fin de evitar averías. Por ejemplo, puede utilizarse para supervisar motores con datos de sensores e indicadores de estado, de forma que se mida el desgaste y se calcule la vida útil restante. El modelo utilizado para este fin proporciona entonces información sobre posibles trabajos de mantenimiento, además de los datos recogidos, con el fin de aumentar la vida útil y prevenir fallos.

El mantenimiento predictivo mediante IA es una tarea de automatización que requiere una comprensión fundamental del proceso y de los datos generados a partir de él, por lo que suele requerir una solución individual. Estaremos encantados de ayudarle con asesoramiento e implementación en los procesos de su empresa:

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¿Cuáles son las diferencias entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado?

Datos

La diferencia crucial entre la supervisión y la Aprendizaje no supervisado se encuentra con los datos de entrenamiento. En el aprendizaje supervisado, los datos de entrada están etiquetados y pertenecen a los datos de salida correspondientes. En el aprendizaje no supervisado, sólo hay datos de entrada sin características y sin las soluciones correspondientes. Por tanto, hay que desarrollar un modelo reconociendo patrones en los propios datos. Por eso se llama aprendizaje no supervisado, porque no hay un "maestro" que tenga las respuestas correctas.

Destino

El objetivo de ambos enfoques de aprendizaje también es diferente: en el aprendizaje supervisado, el tipo de salida ya se conoce y debe predecirse para nuevos datos de entrada desconocidos. En el aprendizaje no supervisado, el objetivo es adquirir conocimientos a partir de una gran cantidad de datos nuevos. No se predice ningún resultado específico, lo que a menudo hace que el procedimiento de formación sea muy complejo.

Aplicaciones

Por supuesto, las áreas de aplicación del aprendizaje supervisado y no supervisado también difieren. El aprendizaje supervisado se utiliza para la clasificación y la regresión en conjuntos de datos etiquetados. Aplicaciones como el reconocimiento de textos e imágenes o la predicción de precios y del tiempo son algunos de sus usos más habituales.
El aprendizaje no supervisado, por su parte, trabaja con Agrupación y asociaciones, por ejemplo para detectar anomalías, predecir el comportamiento de los clientes o eliminar el ruido de un conjunto de datos.

Algoritmos

Inevitablemente, los algoritmos utilizados en el aprendizaje supervisado y no supervisado difieren porque con ellos hay que realizar tareas diferentes. Los algoritmos más utilizados en el aprendizaje supervisado son los árboles de decisión, los bosques aleatorios, los clasificadores lineales, el clasificador Bayes ingenuo, el clasificador k-cerca-cerca y la máquina de vectores soporte para la clasificación. La regresión lineal y logística, así como la regresión polinómica, se utilizan para los análisis de regresión.
En el aprendizaje no supervisado se utilizan, por ejemplo, el clustering de K-Means y el clustering jerárquico. Y para los problemas de asociación, entre otros, el algoritmo Apriori o el Eclat.

El aprendizaje automático no supervisado es una potente herramienta para obtener información valiosa a partir de los datos. Conozca qué algoritmos se utilizan para realizar tareas como la detección de anomalías o la generación de datos en nuestro artículo básico.

Aprendizaje no supervisado: explicado de forma compacta

¿Qué es el aprendizaje semisupervisado?

Aprendizaje semisupervisado es una mezcla de aprendizaje supervisado y no supervisado y Combina conjuntos de datos etiquetados y no etiquetados para la formación. El aprendizaje semisupervisado se utiliza cuando se dispone de una gran cantidad de datos, pero sólo una pequeña parte de ellos está etiquetada. Entonces, el algoritmo se entrena primero con los datos etiquetados, como en el aprendizaje supervisado. Una vez que el modelo funciona bien, se utiliza para predecir los datos restantes sin etiquetar y etiquetarlos con las soluciones adecuadas.
A continuación, es posible entrenarse con el conjunto completo de datos etiquetados y "pseudoetiquetados".

¿Qué diferencias hay entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje por refuerzo?

Principio de aprendizaje y datos

El principio de la Aprendizaje por refuerzo (Esto es fundamentalmente diferente del aprendizaje supervisado. Mientras que en el aprendizaje supervisado los datos de entrenamiento ya contienen la respuesta, en el aprendizaje por refuerzo no hay una respuesta correcta predeterminada. El agente entrenado mediante aprendizaje por refuerzo decide por sí mismo cómo proceder y aprende sólo a través de su propia experiencia. En consecuencia, debe encontrar las medidas adecuadas para maximizar su recompensa y resolver la tarea encomendada. En principio, el agente aprende por ensayo-error, es decir, cometiendo errores y no repitiéndolos, mejora constantemente y encuentra la solución adecuada.

Objetivo y aplicaciones

Como ya se ha descrito, el aprendizaje supervisado puede utilizarse para la clasificación y la predicción. El objetivo está claramente definido, por ejemplo en la detección de correos spam.
El aprendizaje por refuerzo puede utilizarse para tareas mucho más complejas, por ejemplo cuando el agente sólo puede aprender con la ayuda de interacciones en su entorno. Es el caso, por ejemplo, del aprendizaje de los juegos de mesa Ajedrez, Go y Shogi. Algunas inteligencias artificiales muy famosas que han llegado a dominar estos juegos gracias al aprendizaje por refuerzo son AlfaCero y AlphaGo de Google DeepMind.

Descubra el potencial del popular método de aprendizaje automático aprendizaje por refuerzo para resolver problemas de control complejos: conozca cómo funciona y qué potencial concreto encierra en esta entrada del blog.

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