Diferencia entre aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado

En el aprendizaje supervisado, se emplean datos etiquetados para hacer predicciones precisas, mientras que en el no supervisado, se exploran patrones en datos no etiquetados sin el propósito de predicción directa. 

El campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ha revolucionado la forma en que las máquinas pueden aprender de los datos y realizar tareas complejas. Dos enfoques fundamentales en este campo son el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado. Aunque ambos tienen sus propias aplicaciones y beneficios, difieren en términos de enfoque, proceso y resultados.

En este artículo de Diferenciapedia, vamos a ver en detalle estas dos metodologías, resaltando sus diferencias clave. ¡Sigue leyendo!

¿Qué es el Aprendizaje Supervisado?

El aprendizaje supervisado es un enfoque en el aprendizaje automático donde se proporciona a un algoritmo un conjunto de datos etiquetados, es decir, datos que ya tienen las respuestas correctas. El objetivo del algoritmo es aprender a mapear las entradas a las salidas correctas, para que pueda hacer predicciones precisas en nuevos datos.

En esencia, el aprendizaje supervisado implica enseñar al algoritmo a través de ejemplos previamente etiquetados.

Proceso de aprendizaje supervisado

El proceso de aprendizaje supervisado generalmente implica los siguientes pasos:

  1. Recopilación de datos: Se reúnen datos etiquetados, que consisten en pares de entradas y salidas correspondientes.
  2. Selección del modelo: Se elige un modelo de aprendizaje automático adecuado para el problema, como regresión lineal, árboles de decisión o redes neuronales.
  3. Entrenamiento: El modelo se entrena utilizando los datos etiquetados, ajustando sus parámetros para minimizar la diferencia entre las predicciones y las respuestas correctas.
  4. Validación y prueba: Se evalúa el rendimiento del modelo utilizando datos no vistos para verificar su capacidad de generalización.
  5. Predicción: Una vez entrenado, el modelo se puede utilizar para hacer predicciones precisas en nuevas entradas.
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¿Qué es el Aprendizaje No Supervisado?

Por otro lado, el aprendizaje no supervisado es una técnica en la que el algoritmo se enfrenta a un conjunto de datos sin etiquetas o respuestas predefinidas. El objetivo principal aquí es descubrir patrones, estructuras ocultas o relaciones intrínsecas en los datos.

A diferencia del aprendizaje supervisado, donde el algoritmo busca hacer predicciones precisas, en el aprendizaje no supervisado el énfasis está en la exploración y el descubrimiento.

Proceso de aprendizaje no supervisado

El proceso de aprendizaje no supervisado incluye los siguientes pasos:

  1. Recopilación de datos: Se reúnen datos sin etiquetas, es decir, datos donde las relaciones entre las entradas no son conocidas.
  2. Selección del modelo: Se elige un modelo que pueda identificar patrones en los datos, como el clustering (agrupamiento) o la reducción de dimensionalidad.
  3. Modelado: El algoritmo analiza los datos y busca patrones, agrupamientos o características relevantes.
  4. Interpretación: Una vez que se ha completado el modelado, se analizan los resultados para extraer información significativa sobre la estructura subyacente de los datos.
  5. Aplicaciones: Los conocimientos adquiridos en esta fase de modelado pueden utilizarse para diversas aplicaciones, como segmentación de mercado, compresión de datos o detección de anomalías.
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Principales Diferencias entre Aprendizaje Supervisado y No Supervisado

  • Datos etiquetados vs. no etiquetados: La diferencia más fundamental radica en los datos utilizados. El aprendizaje supervisado requiere datos etiquetados, mientras que el no supervisado trabaja con datos sin etiquetas.
  • Objetivo: En el aprendizaje supervisado, el objetivo es hacer predicciones precisas en nuevos datos. En el no supervisado, el objetivo es descubrir patrones y estructuras ocultas en los datos.
  • Proceso de entrenamiento: En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se entrena con ejemplos etiquetados. En el no supervisado, el algoritmo busca patrones por sí mismo sin supervisión explícita.
  • Resultados: En el aprendizaje supervisado, los resultados se miden por la precisión de las predicciones. En el no supervisado, los resultados son más abstractos y pueden incluir agrupamientos o representaciones de datos.
  • Aplicaciones típicas: El aprendizaje supervisado es adecuado para tareas de clasificación y regresión, como diagnóstico médico o pronóstico del mercado. El no supervisado se aplica en segmentación de datos, reducción de dimensionalidad y detección de anomalías.
  • Necesidad de etiquetas: El aprendizaje supervisado puede requerir una gran cantidad de datos etiquetados, que a menudo son costosos y laboriosos de obtener. El no supervisado puede trabajar con datos sin etiquetas, lo que puede ser más fácil de obtener en algunos casos.

Jordi Ollé

Jordi Ollé CEO de www.servidoresadmin.com administrador sistemas desde 2005 especializado en HA (High Availability) de servidores, replicación de bases de datos mysql / postgresql y vpn’s. Administra sistemas en sectores como la Educación, Sanidad, Marketing, Cripto y Pyme, entre otros.