Diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado
Los estudiantes que estudiaban aprendizaje automático tenían dificultades para distinguir entre aprendizaje supervisado y no supervisado. Parece que el procedimiento utilizado en ambos métodos de aprendizaje es el mismo, lo que dificulta que una persona pueda diferenciar entre los dos métodos de aprendizaje. Sin embargo, luego de un escrutinio y atención cuidadosos, se puede entender claramente que existen diferencias significativas entre el aprendizaje supervisado y no supervisado.
¿Qué es el aprendizaje supervisado?
El aprendizaje supervisado es uno de los métodos de aprendizaje automático que implica la asignación de datos etiquetados para que se pueda extraer un cierto patrón o función de esos datos. Vale la pena señalar que el aprendizaje supervisado implica asignar un objeto de entrada, un vector y, al mismo tiempo, predecir el valor de salida deseado, que generalmente se denomina señal supervisada. La propiedad fundamental del aprendizaje supervisado es que los datos de entrada se conocen y etiquetan adecuadamente.
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
El aprendizaje no supervisado es el segundo tipo de algoritmo de aprendizaje automático en el que se realizan inferencias a partir de datos de entrada no etiquetados. El objetivo del aprendizaje no supervisado es determinar los patrones ocultos o la agrupación de datos a partir de datos no etiquetados. Se utiliza principalmente en el análisis exploratorio de datos. Una de las características del aprendizaje no supervisado es que la entrada y la salida son desconocidas.
Diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado
Datos de entrada en el aprendizaje supervisado y no supervisado
La principal diferencia entre el aprendizaje supervisado y no supervisado son los datos utilizados en cualquiera de los métodos de aprendizaje automático. Vale la pena señalar que ambos métodos de aprendizaje automático requieren datos, que analizarán para producir ciertas funciones o grupos de datos. Sin embargo, los datos de entrada utilizados en el aprendizaje supervisado son bien conocidos y etiquetados. Esto significa que la máquina solo tiene la tarea de determinar patrones ocultos a partir de datos ya etiquetados. Sin embargo, los datos utilizados en el aprendizaje no supervisado no se conocen ni se etiquetan. El trabajo de la máquina es categorizar y etiquetar los datos sin procesar antes de determinar los patrones y las funciones ocultas de los datos de entrada.
Complejidad computacional en el aprendizaje supervisado y no supervisado
El aprendizaje automático es un negocio complejo y cualquier persona involucrada debe estar preparada para la tarea que se avecina. Una de las diferencias más significativas entre el aprendizaje supervisado y no supervisado es la complejidad computacional. Se dice que el aprendizaje supervisado es un método complejo de aprendizaje y el aprendizaje supervisado no es tan complejo. Una de las razones de los cursos de aprendizaje supervisado es que debe comprender y etiquetar las entradas, mientras que en el aprendizaje no supervisado no es necesario comprender y etiquetar las entradas. Esto explica por qué muchas personas prefieren el aprendizaje no supervisado al método de aprendizaje automático supervisado.
Precisión de los resultados de aprendizaje supervisados y no supervisados
La otra diferencia que prevalece entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado es la precisión de los resultados producidos después de cada ciclo de análisis automático. Todos los resultados generados por el método de aprendizaje automático supervisado son más precisos y confiables en comparación con los resultados generados por el método de aprendizaje automático no supervisado. Uno de los factores que explica por qué un método de aprendizaje automático supervisado produce resultados precisos y confiables es que los datos de entrada son bien conocidos y etiquetados, lo que significa que la máquina solo analizará los patrones ocultos. Esto es diferente a un método de aprendizaje no supervisado en el que la máquina tiene que definir y etiquetar los datos de entrada antes de determinar los patrones y las funciones ocultas.
Número de clases en aprendizaje supervisado y no supervisado
También vale la pena señalar que hay una diferencia significativa en el número de clases. Vale la pena señalar que se conocen todas las clases utilizadas en el aprendizaje supervisado, lo que significa que es probable que también se conozcan las respuestas al análisis. Entonces, el único objetivo del aprendizaje supervisado es determinar un grupo desconocido. Sin embargo, no existe un conocimiento previo de los métodos de aprendizaje automático no supervisados. Además, se desconoce el número de clases, lo que claramente significa que no se conoce información y no se pueden determinar los resultados generados después del análisis. Además, aquellos involucrados en un método de aprendizaje no supervisado no conocen ninguna información relacionada con los datos sin procesar y los resultados esperados.
Aprendizaje en tiempo real en aprendizaje supervisado y no supervisado
Entre otras diferencias, está el momento en que se produce cada método de aprendizaje. Es importante resaltar que el aprendizaje supervisado ocurre fuera de línea y el aprendizaje no supervisado ocurre en tiempo real. Las personas involucradas en la preparación y el etiquetado de los datos de entrada lo hacen fuera de línea y el patrón oculto se analiza en línea, lo que niega a las personas involucradas en el aprendizaje automático la oportunidad de interactuar con la máquina mientras analiza los datos aislados. Sin embargo, un método de aprendizaje automático no supervisado ocurre en tiempo real, de modo que todos los datos de entrada se analizan y etiquetan frente a los alumnos, ayudándolos a comprender diferentes métodos de aprendizaje y clasificar los datos sin procesar. El análisis de datos en tiempo real sigue siendo el valor más significativo de un método de aprendizaje no supervisado.
Tabla que muestra las diferencias entre el aprendizaje supervisado y supervisado:
| Más información sobre Supervisión | Aprendizaje sin supervisión | |
| Datos de entrada | Utiliza datos de entrada conocidos y etiquetados | Utiliza datos de entrada desconocidos |
| Complejidad computacional | Muy Compleja en Informática | Menos complejidad computacional |
| Tiempo real | Utiliza análisis fuera de línea | Utiliza análisis de datos en tiempo real |
| Número de clases | Se identifica el Número de Clases | Número de clases desconocido |
| Precisión de los resultados | Resultados precisos y confiables | Resultados moderadamente precisos y confiables |
Resumen del aprendizaje supervisado y no supervisado
- La minería de datos se está convirtiendo en un elemento esencial en el mundo empresarial actual debido al aumento de los datos sin procesar que las organizaciones necesitan analizar y procesar para poder tomar decisiones confiables y confiables.
- Esto explica por qué la necesidad de aprendizaje automático es cada vez mayor y, por lo tanto, requiere personas que tengan conocimientos suficientes sobre aprendizaje automático supervisado y no supervisado.
- Vale la pena entender que cada método de aprendizaje ofrece sus propias ventajas y desventajas. Esto significa que uno debe estar familiarizado con ambos métodos de aprendizaje automático antes de decidir qué método usará para analizar los datos.
