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El aprendizaje supervisado es una técnica de inteligencia artificial (IA) que se utiliza ampliamente en el campo del machine learning. Esta técnica se basa en el uso de conjuntos de datos etiquetados para entrenar modelos predictivos. En otras palabras, el aprendizaje supervisado utiliza datos de entrada y sus correspondientes resultados conocidos para predecir resultados futuros.
En un modelo de aprendizaje supervisado, el objetivo es aprender una función que mapea una entrada a una salida basada en ejemplos de pares entrada-salida. Estos ejemplos se proporcionan al modelo en forma de datos de entrenamiento. Cada ejemplo en los datos de entrenamiento consta de una entrada (también conocida como característica o atributo) y una salida etiquetada (también conocida como etiqueta o clase).
Existen dos principales tipos de aprendizaje supervisado: la clasificación y la regresión.
En la clasificación, el objetivo es predecir una etiqueta discreta. Un ejemplo común es el filtrado de correo electrónico, donde el objetivo es clasificar los correos como 'spam' o 'no spam'. Algoritmos como los árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte (SVM), y las redes neuronales son comúnmente utilizados para entrenar modelos de clasificación.
En la regresión, el objetivo es predecir un valor continuo. Un ejemplo sería predecir el precio de una casa basado en sus características. Técnicas como la regresión logística y la regresión lineal se utilizan frecuentemente para estos fines.
Recolección de datos: Obtener un conjunto de datos representativo que contenga tanto las entradas como las salidas esperadas.
Preprocesamiento de datos: Limpiar y preparar los datos para su uso, lo que puede incluir la normalización, manejo de valores faltantes y codificación de variables categóricas.
División de datos: Separar los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba, típicamente usando una proporción de 80/20 o 70/30.
Entrenamiento del modelo: Usar el conjunto de datos de entrenamiento para ajustar el modelo de aprendizaje supervisado.
Evaluación del modelo: Probar el modelo entrenado con el conjunto de datos de prueba para evaluar su rendimiento y ajustar los parámetros si es necesario.
El aprendizaje no supervisado es otro paradigma dentro del machine learning, pero a diferencia del aprendizaje supervisado, no utiliza conjuntos de datos etiquetados. En lugar de ello, se trabaja con datos no etiquetados y el objetivo es encontrar estructuras ocultas o patrones en los datos.
Las técnicas de aprendizaje no supervisado incluyen:
Agrupa los datos en clusters o grupos basados en la similitud de sus características. Algoritmos como K-means, DBSCAN y la jerárquica son populares para estas tareas. Un uso típico del clustering es segmentar clientes en grupos distintos para estrategias de marketing personalizadas.
Busca reglas que describen relaciones entre variables en grandes bases de datos. El algoritmo Apriori es un ejemplo común y se usa en análisis de cesta de mercado para descubrir qué productos suelen comprarse juntos.
Simplifica los datos reduciendo el número de variables bajo consideración. Algoritmos como PCA (Análisis de Componentes Principales) y t-SNE son utilizados para visualizar datos en espacios de menor dimensión sin perder demasiada información relevante.
Existen varias diferencias clave entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado:
La diferencia más obvia es que el aprendizaje supervisado requiere conjuntos de datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado no. En el aprendizaje supervisado, cada entrada está asociada a una respuesta correcta que el modelo debe aprender a predecir. En el aprendizaje no supervisado, el modelo trata de identificar patrones intrínsecos en los datos sin referencias explícitas.
El objetivo del aprendizaje supervisado es predecir una etiqueta o un valor basado en los datos de entrenamiento. En el aprendizaje no supervisado, el objetivo es descubrir la estructura subyacente de los datos, como agrupar datos similares o reducir la dimensionalidad para facilitar la visualización o el análisis.
Los algoritmos de aprendizaje supervisado se utilizan en aplicaciones donde se dispone de grandes conjuntos de datos etiquetados, como el reconocimiento de imágenes, la detección de spam en correo electrónico, y la predicción de enfermedades. Los algoritmos de aprendizaje no supervisado se utilizan para tareas exploratorias, como segmentación de mercado, detección de anomalías, y análisis de patrones.
Tanto el aprendizaje supervisado como el no supervisado utilizan una variedad de algoritmos de aprendizaje. En el caso del aprendizaje supervisado, los algoritmos más comunes incluyen:
Regresión Logística: Utilizada para problemas de clasificación binaria, donde el objetivo es predecir la probabilidad de una clase específica.
Máquinas de Vectores de Soporte (SVM): Utilizadas para clasificación y regresión, que buscan encontrar el hiperplano que mejor separa las diferentes clases en los datos.
Redes Neuronales: Utilizadas para tareas complejas como reconocimiento de imágenes y procesamiento de lenguaje natural.
En el aprendizaje no supervisado, los algoritmos típicos incluyen:
K-means: Un algoritmo de agrupamiento que divide el conjunto de datos en K clusters distintos basados en la similitud de las características.
Apriori: Un algoritmo de asociación que se utiliza para identificar relaciones entre variables en grandes bases de datos.
PCA (Análisis de Componentes Principales): Utilizado para reducir la dimensionalidad de los datos mientras se mantiene la mayor cantidad de variabilidad posible.
El aprendizaje supervisado tiene una amplia gama de aplicaciones en diversas industrias. Algunos ejemplos incluyen:
Detección de Fraude: Utilizando datos históricos de transacciones, los modelos supervisados pueden aprender a identificar patrones de comportamiento fraudulentos y predecir transacciones sospechosas.
Reconocimiento de Voz y Texto: Aplicaciones como asistentes virtuales y sistemas de transcripción automática utilizan modelos de aprendizaje supervisado para entender y convertir el habla a texto.
Sistemas de Recomendación: Plataformas como Netflix y Amazon utilizan modelos supervisados para recomendar productos y contenido basado en el historial de usuario y preferencias pasadas.
Medicina Personalizada: Los modelos supervisados ayudan a predecir la respuesta de un paciente a ciertos tratamientos basados en su perfil 4 para resolver problemas del mundo real.
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Sara Ávila Ramírez
COPYWRITER
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