Diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado

Introducción

Tecnologías como el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y el análisis de datos prosperan con los datos para automatizar tareas complejas. El uso de datos no se limita solo al procesamiento y la interpretación para mantenerse por delante de la competencia, brindar mejores servicios al cliente y crear estrategias comerciales efectivas, sino también para entrenar, probar y evaluar los modelos. En el aprendizaje automático, los datos se clasifican en tres categorías, datos de entrenamiento, datos de validación y datos de prueba. Como sugiere el nombre, los datos de entrenamiento entrenan un modelo o un algoritmo en el aprendizaje automático. El modelo aprende de los conjuntos de datos de entrenamiento de entrada y salida y predice la clasificación o realiza tareas específicas. Usamos datos de entrenamiento para aprendizajes supervisados ​​y no supervisados ​​de un algoritmo.

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Este blog analiza estas dos amplias categorías de aprendizaje automático: aprendizaje supervisado y no supervisado y sus diferencias en detalle.

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¿Qué es el aprendizaje supervisado?

El aprendizaje supervisado, un subconjunto del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, es una técnica de enseñanza de algoritmos que utiliza datos etiquetados para entrenar algoritmos. Enseña a los algoritmos cómo realizar tareas como clasificación y regresión en conjuntos de datos. En el aprendizaje supervisado, el algoritmo recibe muestras de entrenamiento de entrada y salida y utiliza estas muestras para establecer una relación entre conjuntos de datos. Dado que proporcionamos datos de entrenamiento etiquetados al algoritmo para realizar tareas bajo supervisión, lo llamamos aprendizaje supervisado. El objetivo principal del aprendizaje supervisado es alimentar datos al algoritmo para comprender la relación entre la entrada y la salida. Una vez que el algoritmo establece una conexión entre la entrada y la salida, puede entregar con precisión nuevos resultados a partir de entradas más nuevas.

Entendamos cómo funciona el aprendizaje supervisado. Supongamos que en un algoritmo de aprendizaje automático tenemos una entrada X y una salida Y. Alimentamos o proporcionamos la entrada X a un sistema de aprendizaje en un modelo. Este sistema de aprendizaje entregará una salida Y'. Un árbitro en el sistema verifica la diferencia entre Y e Y' y produce una señal de error. Esta señal pasa al sistema de aprendizaje que comprende la diferencia entre Y e Y' y ajusta los parámetros para reducir la diferencia entre Y e Y'. Aquí, Y son los datos etiquetados.

El proceso de aprendizaje supervisado implica múltiples pasos.

• Inicialmente, debemos determinar el tipo de conjunto de datos de entrenamiento y luego recopilar los datos de entrenamiento etiquetados. También necesitamos organizar los datos de manera diferente para la clasificación o la regresión.
• El siguiente paso es usar un algoritmo para el aprendizaje supervisado como una máquina de vectores de soporte o un árbol de decisión y luego determinar las características de entrada para el modelo de aprendizaje.
• Ahora, ejecute el proceso de aprendizaje y ajuste o controle los parámetros.
• El último paso consiste en probar la precisión del modelo.

Todo el proceso de aprendizaje supervisado entrena al sistema de aprendizaje para ajustar los parámetros, por lo que el algoritmo proporciona una diferencia de salida mínima. El aprendizaje supervisado facilita dos procesos complejos en la minería de datos: clasificación y regresión. En la clasificación, los datos se categorizan o etiquetan en diferentes clases en función de atributos similares, como los filtros de spam. Usamos la regresión para predecir observaciones continuas, por ejemplo, el mercado de valores o la frecuencia cardíaca. La regresión da valores de números reales.

Los siguientes son los diferentes tipos de algoritmos de aprendizaje supervisado:

• Naive Bayes: - El clasificador Naive Bayes se basa en el teorema de Bayes. Este algoritmo asume que todas las características de una clase son independientes entre sí. El clasificador Naive Bayes utiliza el método de probabilidad condicional para predecir la clasificación.
• Support Vector Machine: - Es un popular algoritmo de aprendizaje automático para tareas de clasificación y regresión.
• Regresión lineal: el algoritmo de regresión lineal utiliza el aprendizaje supervisado para predecir resultados futuros. Establece una relación entre una variable dependiente y dos o más variables independientes.
• Regresión logística: usamos un algoritmo de regresión logística cuando tenemos variables en diferentes categorías como sí o no, y verdadero o falso. Utilizamos principalmente un algoritmo de regresión logística para resolver problemas de clasificación binaria.

En resumen, el aprendizaje supervisado se usa para entrenar un modelo utilizando datos de entrada y salida conocidos para generar predicciones para un nuevo conjunto de entradas.

¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

A diferencia del aprendizaje supervisado, no tenemos datos etiquetados en el aprendizaje no supervisado. No existe una relación predefinida entre conjuntos de datos o un resultado previsto. A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado requiere una intervención humana mínima. Por lo tanto, lo llamamos aprendizaje no supervisado. El modelo utiliza una colección de observaciones de conjuntos de datos y describe las propiedades de los datos dados. El aprendizaje no supervisado se basa en un marco de agrupación porque identifica varios grupos en un conjunto de datos.

Entendamos cómo funciona el aprendizaje no supervisado. Supongamos que tenemos una serie de entradas denominadas X1, X2, X3…….Xt pero no tenemos salidas de destino. En este caso, la máquina no recibe ninguna respuesta de su entorno. Sin embargo, desarrolla un marco formal y predice resultados futuros. En el aprendizaje no supervisado, el modelo utiliza entradas para la toma de decisiones y la construcción de representaciones. No podemos utilizar el aprendizaje no supervisado para los procesos de clasificación y regresión debido a la ausencia de datos de salida. El uso principal del aprendizaje no supervisado es descubrir la estructura subyacente del conjunto de datos de entrada. La máquina organiza los datos en diferentes grupos según la interpretación después de encontrar la estructura. El último paso es representar el conjunto de datos en un formato comprimido.

Los ingenieros utilizan principalmente el aprendizaje no supervisado para dos propósitos: análisis exploratorio y reducción de la dimensionalidad. El análisis exploratorio realiza investigaciones iniciales sobre los datos para organizarlos en diferentes grupos, construir hipótesis y descubrir patrones. El proceso de reducción de dimensionalidad reduce el número de entradas en un conjunto de datos determinado. La ventaja más significativa del aprendizaje no supervisado incluye encontrar información relevante. El aprendizaje no supervisado se utiliza principalmente para crear aplicaciones de IA porque requiere una intervención humana mínima.

Aprendizaje supervisado vs. no supervisado

Ahora que sabe qué son los aprendizajes supervisados ​​y no supervisados, veamos sus diferencias más significativas.

• Datos: el aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado no utiliza datos etiquetados. Además, proporcionamos datos de salida al modelo en aprendizaje supervisado. Sin embargo, en el aprendizaje no supervisado, los datos de entrada no están disponibles.
• Retroalimentación : el modelo toma retroalimentación y ajusta los parámetros en el aprendizaje supervisado. No sucede en el aprendizaje no supervisado.
• Objetivo: el objetivo principal del aprendizaje supervisado es entrenar el modelo utilizando datos de entrenamiento. Entonces, cuando hay una nueva entrada disponible, la máquina puede predecir la salida precisa. Sin embargo, dado que la salida no está disponible en el aprendizaje no supervisado, se utiliza para recopilar información relevante o patrones ocultos en datos determinados.
• Clasificación y regresión: podemos categorizar el aprendizaje supervisado en clasificación y regresión, lo que no sucede en el aprendizaje no supervisado.
• Inteligencia artificial: el aprendizaje supervisado no es relevante para la inteligencia artificial porque tenemos que introducir datos de entrenamiento en el modelo. Sin embargo, el aprendizaje no supervisado es más beneficioso para la inteligencia artificial porque requiere una intervención humana mínima.
• Algoritmos: los algoritmos de aprendizaje supervisado incluyen Support Vector Machine, Naive Bayes, regresión lineal y regresión logística. Los algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​incluyen agrupamiento y K-vecino más cercano (KNN).
• Precisión de los resultados: a medida que el modelo obtiene resultados predeterminados en el aprendizaje supervisado, ofrece resultados más precisos. Sin embargo, los resultados del aprendizaje no supervisado son subjetivos y dan resultados menos precisos.

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Conclusión

El aprendizaje supervisado y no supervisado son los conceptos básicos del aprendizaje automático y sientan las bases para el aprendizaje de conceptos complejos. Si tiene un gran interés en el aprendizaje automático y desea desarrollar una carrera en el mismo, puede obtener una Maestría en Ciencias en Aprendizaje Automático e IA de upGrad.

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