Con este articulo terminamos con la trilogía de como identificar la diferencias entre aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado y por supuesto cuál es la más adecuada para usted.
La principal distinción entre los dos enfoques es el uso de conjuntos de datos etiquetados.
En pocas palabras, el aprendizaje supervisado utiliza datos de entrada y salida etiquetados, mientras que un algoritmo de aprendizaje no supervisado no lo hace.
En el aprendizaje supervisado, el algoritmo “aprende” del conjunto de datos de entrenamiento haciendo predicciones iterativas sobre los datos y ajustando la respuesta correcta. Si bien los modelos de aprendizaje supervisado tienden a ser más precisos que los modelos de aprendizaje no supervisado, requieren una intervención humana inicial para etiquetar los datos de manera adecuada. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje supervisado puede predecir la duración de su viaje en función de la hora del día, las condiciones meteorológicas, etc. Pero primero, tendrá que entrenarlo para saber que el clima lluvioso prolonga el tiempo de conducción.
Los modelos de aprendizaje sin supervisión, por el contrario, funcionan por sí mismos para descubrir la estructura inherente de los datos sin etiquetar. Tenga en cuenta que todavía requieren alguna intervención humana para validar las variables de salida. Por ejemplo, un modelo de aprendizaje sin supervisión puede identificar que los compradores en línea suelen comprar grupos de productos al mismo tiempo. Sin embargo, un analista de datos necesitaría validar que tiene sentido que un motor de recomendaciones agrupe la ropa de bebé con un pedido de pañales, puré de manzana y vasitos para bebés.
Otras diferencias clave entre el aprendizaje supervisado y no supervisado
Objetivos: en el aprendizaje supervisado, el objetivo es predecir los resultados de los nuevos datos. Sabe de antemano el tipo de resultados que puede esperar. Con un algoritmo de aprendizaje no supervisado, el objetivo es obtener información a partir de grandes volúmenes de datos nuevos. El aprendizaje automático en sí mismo determina qué es diferente o interesante del conjunto de datos.
Aplicaciones: Los modelos de aprendizaje supervisados son ideales para la detección de spam, análisis de opiniones, pronóstico del tiempo y predicciones de precios, entre otras cosas. Por el contrario, el aprendizaje no supervisado es ideal para la detección de anomalías, los motores de recomendación, las personas de los clientes y las imágenes médicas.
Complejidad: el aprendizaje supervisado es un método simple para el aprendizaje automático, que generalmente se calcula mediante el uso de programas como R o Python.
En el aprendizaje no supervisado, necesita herramientas poderosas para trabajar con grandes cantidades de datos sin clasificar. Los modelos de aprendizaje no supervisados son computacionalmente complejos porque necesitan un gran conjunto de capacitación para producir los resultados esperados.
Inconvenientes: Los modelos de aprendizaje supervisados pueden llevar mucho tiempo para entrenar, y las etiquetas para las variables de entrada y salida requieren experiencia.
Mientras tanto, los métodos de aprendizaje no supervisados pueden tener resultados tremendamente inexactos a menos que tenga la intervención humana para validar las variables de salida.
Aprendizaje supervisado o no supervisado: ¿cuál es mejor para usted?
La elección del enfoque adecuado para su situación depende de cómo sus científicos de datos evalúen la estructura y el volumen de sus datos, así como el caso de uso. Para tomar su decisión, asegúrese de hacer lo siguiente:
Evalúe sus datos de entrada: ¿son datos etiquetados o no etiquetados? ¿Tiene expertos que puedan respaldar el etiquetado adicional?
Defina sus objetivos: ¿Tiene un problema recurrente y bien definido que resolver? ¿O el algoritmo necesitará predecir nuevos problemas?
Revise sus opciones de algoritmos: ¿Existen algoritmos con la misma dimensionalidad que necesita (número de funciones, atributos o características)? ¿Pueden respaldar su volumen y estructura de datos?
La clasificación de big data puede ser un verdadero desafío en el aprendizaje supervisado, pero los resultados son muy precisos y confiables. Por el contrario, el aprendizaje no supervisado puede manejar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Sin embargo, existe una falta de transparencia sobre cómo se agrupan los datos y un mayor riesgo de resultados inexactos. Aquí es donde entra el aprendizaje semi-supervisado.
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