Aprendizaje supervisado y no supervisado comparado

Cuando se trata de machine learning, debe considerar y comprender las diferencias entre los dos métodos principales utilizados: machine learning supervisado y no supervisado.

Los algoritmos de machine learning supervisado tienen una fase de entrenamiento. Necesitan datos de muestra para modificar el algoritmo. Ese no es el caso de los algoritmos de machine learning no supervisados.

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Aprendizaje supervisado vs no supervisado

La distinción central entre los dos tipos es el hecho de que el aprendizaje supervisado se realiza mediante el uso de una verdad básica o simplemente: existe un conocimiento previo de cuáles deberían ser los valores de salida para las muestras.

  • Los algoritmos de machine learning supervisados ​​utilizan datos de muestra para entrenar el algoritmo. Datos de entrada y salida, a partir de los cuales se pueden hacer las predicciones.
  • Los algoritmos de machine learning no supervisados ​​no aprenden de datos de muestra, lo que significa que su propósito es inferir la estructura presente en cualquier tipo de conjuntos de datos.

Aprendizaje supervisado

Por lo general, el machine learning supervisado se basa en la clasificación, cuando se trata de asignar etiquetas de entrada a salida, o en la regresión, cuando el único propósito es asignar la entrada a una salida continua.

Por lo tanto, los algoritmos más populares utilizados en el aprendizaje supervisado incluyen

  • Regresión logística
  • bayesiano ingenuo
  • algoritmos de vectores de soporte
  • redes neuronales artificiales

Sin embargo, tanto la regresión como la clasificación tienen un propósito común: identificar ciertas relaciones o estructuras en los datos de entrada, lo que nos permitirá obtener efectivamente datos de salida correctos.

Los algoritmos que usan datos de muestra también derivan su fuerza (o debilidad) de los datos de entrenamiento. Eso significa que si los datos de entrenamiento son pocos o incorrectos, crea un predictor inútil:

Aprendizaje sin supervisión

El aprendizaje no supervisado representa una herramienta útil cuando se trata de análisis exploratorio debido a que tiene la capacidad de identificar instantáneamente la estructura de los datos.

Algunos algoritmos populares para este tipo de aprendizaje son

  • agrupamiento de k-medias
  • análisis de componentes principales
  • codificadores automáticos.

Esto significa que no hay datos de entrenamiento o datos de muestra. Solo hay datos que se introducen inmediatamente en el algoritmo.

Luego, el algoritmo intentará averiguar las relaciones por sí mismo, por ejemplo, encontrando los puntos más cercanos.

Solicitud

Así que conoces las diferencias, ¿qué pasa con la aplicación?

  • los algoritmos de aprendizaje no supervisado son útiles para preprocesar los datos mientras se realiza el análisis exploratorio o incluso para pre-entrenar algoritmos de aprendizaje supervisado,
  • El aprendizaje supervisado se emplea principalmente para exportar sistemas de reconocimiento de imágenes, pronósticos, análisis financiero, etc.

En pocas palabras, optar por uno de esos dos métodos de machine learning está estrechamente relacionado con los factores que representan la estructura y el volumen de sus datos.

Cuando se trata de la vida real, en la mayoría de los casos, tanto el machine learning supervisado como el no supervisado se usan juntos para obtener una solución precisa para resolver el caso de uso.

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