Aprendizaje supervisado y no supervisado: diferencias y similitudes

¿Has oído hablar alguna vez de los tipos de aprendizaje supervisado y no supervisado? 

Se trata de dos tipos de técnicas de aprendizaje automático distintas que se utilizan en la ciencia de datos.

El objetivo de estos procesos es el de ayudar a los sistemas a aprender a partir de datos.

Pero, ¿cómo lo consiguen?

En este post te contaremos cómo.

Además, exploraremos las diferencias y similitudes entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado.

¿Qué es aprendizaje supervisado?

El aprendizaje supervisado es una técnica de aprendizaje automático que se utiliza para entrenar sistemas informáticos con el objetivo de predecir resultados precisos. 

Este tipo de aprendizaje se basa en un conjunto de datos de entrenamiento etiquetados, lo que significa que cada muestra de datos del conjunto de entrenamiento tiene una etiqueta que indica la respuesta correcta.

Para que te hagas una idea de su funcionamiento, el objetivo es que el modelo aprenda a encontrar patrones y relaciones en los datos sin tener información previa sobre ellos. En otras palabras, el modelo debe encontrar la estructura oculta en los datos sin ninguna guía.

El sistema informático analiza los datos de entrenamiento etiquetados y aprende a reconocer patrones en los datos. 

Una vez que el sistema ha sido entrenado con los datos de entrenamiento, se puede utilizar para hacer predicciones precisas sobre los datos no etiquetados. 

Esto te puede resultar muy útil en una gran variedad de aplicaciones del día a día, desde la clasificación de correos electrónicos no deseados hasta la detección de fraudes financieros.

Ventajas del aprendizaje supervisado

Como habrás podido intuir, el uso del aprendizaje supervisado tiene varias ventajas, algunas de las cuales os enumeramos a continuación:

1. Precisión: el aprendizaje supervisado es capaz de proporcionar predicciones altamente precisas y confiables, ya que utiliza un conjunto de datos etiquetados y supervisados para entrenar un modelo. Esto significa que el modelo aprende a partir de ejemplos claros y precisos.
2. Clasificación: también se puede utilizar para clasificar los datos en diferentes categorías, lo que permite a los usuarios analizar y entender mejor los datos.
3. Eficiencia: este método es más eficiente que otros métodos de aprendizaje automático, ya que utiliza un conjunto de datos etiquetados y supervisados para entrenar el modelo, lo que significa que el modelo aprende más rápido.
4. Mejora continua: permite la mejora continua del modelo a medida que se le proporcionan más datos de entrenamiento. Esto significa que el modelo puede seguir mejorando y proporcionando predicciones más precisas con el tiempo.
5. Flexibilidad: el aprendizaje supervisado es muy flexible y se puede utilizar para una amplia variedad de aplicaciones, desde el análisis de datos empresariales hasta la detección de fraudes y la identificación de patrones.

Como ves, se trata de una técnica de aprendizaje automático muy eficiente y precisa que se puede utilizar para una amplia variedad de aplicaciones empresariales y científicas.

Tipos de aprendizaje supervisado

Existen diferentes tipos de aprendizaje supervisado que se pueden utilizar según las necesidades y objetivos específicos de un proyecto de aprendizaje automático. Cada tipo de aprendizaje supervisado tiene sus propias características y aplicaciones únicas:

Clasificación

Este tipo de aprendizaje supervisado se utiliza para clasificar los datos en diferentes categorías. Por ejemplo, se puede utilizar para clasificar correos electrónicos como spam o no spam.

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Regresión

El aprendizaje supervisado de regresión se utiliza para predecir valores numéricos. Por ejemplo, se puede utilizar para predecir el precio de una casa en función de su ubicación y características.

Detección de anomalías

Este tipo de aprendizaje supervisado se usa para identificar patrones anómalos en los datos. Por ejemplo, se puede utilizar para detectar transacciones fraudulentas en una tarjeta de crédito.

Reconocimiento de patrones

El aprendizaje supervisado de reconocimiento de patrones, como bien indica su nombre, se utiliza para identificar patrones en los datos. Por ejemplo, se puede utilizar para reconocer la escritura a mano y convertirla en texto.

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

El aprendizaje no supervisado es otra técnica de aprendizaje automático en la que se utilizan conjuntos de datos no etiquetados y no supervisados para entrenar un modelo. 

A diferencia del aprendizaje supervisado, en el aprendizaje no supervisado, el modelo no tiene un conjunto de datos de entrenamiento etiquetados y, en su lugar, tiene que identificar patrones y estructuras en los datos por sí solo.

El objetivo del aprendizaje no supervisado es descubrir patrones ocultos en los datos y agruparlos en categorías o clusters. Algunas de las técnicas más comunes de aprendizaje no supervisado incluyen el clustering, la reducción de dimensionalidad y la detección de anomalías.

Tipos de aprendizaje no supervisado

Como ya os hemos dejado entrever en el párrafo anterior hay una serie de técnicas utilizadas por este sistema.

Os las listamos a continuación:

Clustering

El clustering se utiliza para agrupar los datos en categorías o clusters basados en sus similitudes y diferencias. Por ejemplo, se puede utilizar para agrupar clientes en diferentes categorías basadas en sus patrones de compra.

Reducción de dimensionalidad

Esta técnica se utiliza para reducir la cantidad de características o variables en un conjunto de datos sin perder información importante. Por ejemplo, se puede utilizar para reducir la cantidad de características en un conjunto de imágenes sin perder información relevante.

Asociación

La asociación es muy útil para descubrir patrones o asociaciones en los datos. Por ejemplo, se puede utilizar para descubrir patrones de compra en un conjunto de transacciones.

Detección de anomalías

Esta técnica se utiliza para identificar patrones anormales o inusuales en los datos. Por ejemplo, se puede utilizar para identificar transacciones fraudulentas en una base de datos de transacciones.

Ventajas del aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado tiene varias ventajas, entre ellas:

1. Descubrimiento de patrones: El aprendizaje no supervisado puede ayudar a descubrir patrones ocultos en los datos que no son evidentes a simple vista. Esto puede ser útil para identificar tendencias, comportamientos o relaciones entre variables.
2. Exploración de datos: también permite explorar y analizar grandes conjuntos de datos de manera eficiente y efectiva. Esto puede ayudar a identificar problemas y oportunidades que no se habían considerado anteriormente.
3. Reducción de costes: El aprendizaje no supervisado puede ser más rentable que el aprendizaje supervisado, ya que no requiere la creación y etiquetado de grandes conjuntos de datos de entrenamiento.
4. Flexibilidad: A su vez, es más flexible que el aprendizaje supervisado, ya que no requiere la especificación de objetivos específicos de aprendizaje o la definición de una función de pérdida.
5. Adaptabilidad a diferentes tipos de datos: Por último, el aprendizaje no supervisado puede ser utilizado en una amplia gama de tipos de datos, incluyendo imágenes, texto, audio y video.

Diferencias entre aprendizaje supervisado y no supervisado

Si has leído el post ya te habrás podido hacer una idea de que ambos aprendizajes tienen diferentes aplicaciones y son adecuados para diferentes tipos de problemas. 

Para terminar, os dejamos un pequeño esquema de estas diferencias:

1. En el aprendizaje supervisado, los datos de entrenamiento están etiquetados y el algoritmo de aprendizaje se entrena para predecir etiquetas para datos no vistos. En el aprendizaje no supervisado, los datos no están etiquetados y el algoritmo de aprendizaje se entrena para descubrir patrones en los datos.
2. El aprendizaje supervisado se utiliza cuando se conocen las etiquetas de los datos, como en la clasificación o la regresión, mientras que el aprendizaje no supervisado se utiliza para explorar y descubrir patrones en los datos sin tener etiquetas.
3. El aprendizaje supervisado requiere más datos de entrenamiento que el aprendizaje no supervisado, ya que se necesitan etiquetas para entrenar el modelo. El aprendizaje no supervisado puede ser más rentable y eficiente en términos de datos de entrenamiento.
4. En el aprendizaje supervisado, la precisión del modelo depende en gran medida de la calidad de los datos de entrenamiento y las etiquetas. En el aprendizaje no supervisado, la calidad de los resultados depende de la elección adecuada del algoritmo y los parámetros.

Por último, os queremos recordar que cualquier utilización de una herramienta digital y tecnológica que tenga como protagonista al aprendizaje, debe de ir acompañada de una estrategia de ciberseguridad, que incluya herramientas como el proctoring y que te permitan identificar y permitir una formación fiable y segura de tu personal data scientist. 

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