Cuando intentamos acceder a algún tipo de información, el algoritmo trabaja en función a una serie de datos almacenados, que nos permiten obtener un resultado especifico.
Estos datos tienen diferentes métodos para ser recopilados, y cada uno de ellos le permite obtener un nivel de precisión en los resultados.
Uno de los métodos se basa en el aprendizaje automático supervisado, ¿Sabes de en qué consiste este método?
En el siguiente post, te ayudamos a identificar que es, cuáles son las características y como puede una tarea realizarse a través de aprendizaje automático supervisado.
Lo primero que debemos hacer, es comprender que significa aprendizaje automático supervisado.
El aprendizaje supervisado, o aprendizaje automático supervisado, es enfoque de aprendizaje automático e inteligencia artificial, el cual funciona a través de un conjunto de datos etiquetados los cuales entrenan los algoritmos que clasifican datos o predicen resultados de forma precisa.
El algoritmo de aprendizaje automático recibe las respuestas correctas y aprende cómo se relacionan las otras variables con el valor, lo que permite descubrir cuales son los conocimientos para resultados futuros, siguiendo patrones históricos.
La idea de este tipo de aprendizaje es encontrar una función de mapeo que permita ubicar la variable de entrada (x) con la variable de salida (y).
Es decir, al supervisar el proceso de aprendizaje, se etiquetan los datos que ha recopilados de manera de hacer posible identificar qué entrada debe asignarse a qué salida, un proceso que permite corregir su algoritmo en el caso de tener errores al darle la respuesta.
Podríamos decir que este tipo de aprendizaje funciona, como lo haría una metodología tradicional entre maestro alumno, ya que el maestro es quien brinda la orientación al estudiante para que pueda abordar el proceso de aprendizaje, y realiza el seguimiento a través de evaluaciones para determinar si el alumno tiene o no los conocimientos para avanzar, cuando proporciona las respuestas correctas.
Los algoritmos de aprendizaje supervisado, siempre deben trabajar en función a una variable objetivo o de resultado, la cual se determina a partir de un conjunto de variables independientes, las cuales se repiten durante el proceso de entrenamiento para obtener el alcance deseado.
Tipos de aprendizaje Supervisado.
Existen, don tipos de aprendizaje supervisado, en los que se pueden basar las tareas, estos son:
- Regresión, es un tipo de aprendizaje en el cual que aprende de los conjuntos de datos etiquetados, para a través de ellos predecir una salida de valor continuo que involucre los nuevos datos incluidos al algoritmo, este tipo de aprendizaje supervisado se usa cuando el resultado requerido es un número, bien sea, medidas, dinero etc. La cual se maneja regularmente a través de algoritmos como La regresión lineal, la regresión logística y la regresión polinomial
- Clasificación, en este caso, el aprendizaje el algoritmo necesita asignar los nuevos datos que se obtienen en los conjuntos de datos. Las cuales deben asignarse a clases 1 o 0, o respuestas como “Sí’ o ‘No”. La salida de este algoritmo será una de estas clases. Este reconoce entidades específicas dentro de un conjunto de datos y busca obtener conclusiones para etiquetar o definir esas entidades.
¿Qué diferencia tiene el aprendizaje supervisado, del aprendizaje no supervisado?
La diferencia entre ambos enfoques de aprendizaje, es que, en el proceso de aprendizaje supervisado, los datos de entrada se suministran al modelo con la salida a través de datos etiquetados, mientras que, en el aprendizaje no supervisado, podemos obtener solo los datos de entrada al modelo.
El aprendizaje automático supervisado, generalmente resulta más costoso que el aprendizaje no supervisado, además de necesitar tiempos de implementación mas extensos que el no supervisado.
Otro de los factores que diferencian ambos enfoques de aprendizaje, es que, en el caso del aprendizaje supervisado, es fundamental cubrir ciertos niveles de experiencia, que permitan estructurar adecuadamente los algoritmos.
Veamos de forma simple, como podemos comparar ambos métodos de aprendizaje y las perspectivas que aborda cada uno de estos:
Aprendizaje no Supervisado | Aprendizaje supervisado |
No usa etiquetas | Usa etiquetas |
El aprendizaje es automático | El aprendizaje es guiado |
Tiene un funcionamiento más complejo | Su método hace un funcionamiento más simple |
Los datos pueden ser imprecisos | Puede dar mayor precisión en los datos |
Brinda resultados más rápidos, ya que usa datos no etiquetados, fáciles de recopilar y almacenar | Es más lento, pues usa datos etiquetados que permiten predecir la salida a partir de los datos de entrada. |
Ambos tienen ventajas y desafíos, que permiten obtener un enfoque personalizados y beneficios específicos en cada proceso de implementación.
¿Por qué es importante el aprendizaje automático supervisado?
Una de las dudas que pueden saltar a la mesa, es en que forma el aprendizaje supervisado puede apoyar la identificación de variables dentro de un algoritmo.
La importancia de esta herramienta, es su capacidad de convertir los datos en información para procesar, permitiendo una mejor comprensión de los resultados, además brindando la experiencia para generar nuevos datos no explorados, lo que permite enriquecer la data almacenada.
El aprendizaje supervisado es una herramienta útil, que permite a los sistemas o las organizaciones pueden llegar a resolver una variedad de problemas del mundo real a escala, desde las tareas tan simples como clasificar el correo separándolos en carpetas en la bandeja de entrada, hasta tareas más complejas y críticas para las organizaciones, ya que este puede resolver cálculos del mundo real.
En definitiva, se trata de una herramienta útil y precisa, a través de la cual los expertos pueden identificar propiedades comunes que se encuentran dentro de los conjuntos de datos.
Tareas más eficientes a través del aprendizaje supervisado.
Como cualquier modelo, el aprendizaje supervisado trae consigo una serie de ventajas y desafíos, los cuales vemos recaer un peso importante en la gestión y seguimiento humano del desarrollo de etiquetas.
Es decir, un error humano puede desvirtuar por completo los resultados del algoritmo y brindar un aprendizaje incorrecto, sin embargo, cuando el aprendizaje funciona de la manera correcta, puede brindar un aprendizaje mas preciso y confiable a través del cual poder obtener datos.
