Cuando hablamos de machine learning indudablemente debemos hablar de aprendizaje supervisado y no supervisado.
Según el machine learning, el aprendizaje supervisado y no supervisado son las maneras en las que el ordenador aprende. Y es que vemos estos tipos de aprendizajes caracterizados en muchas esferas de nuestra vida, ya que la clave para este tipo de aprendizaje son los algoritmos.
Algoritmos, ¿qué son?
Un algoritmo es una secuencia de pasos que se deben cumplir para ejecutar una acción. Los algoritmos deben ser lo más detallados posible, principalmente en el área del Big Data, ya que el trabajo de analítica se basa en las predicciones y, por tanto, ejecutar algoritmos precisos y confiables será la clave de un buen trabajo.
El objetivo es encontrar el modo más fácil y detallado posible de hacer las cosas. Pongamos un ejemplo cotidiano, ¿qué algoritmo utilizas para bañarte? Te proponemos uno:
- Tomar la toalla en la mano.
- Ir desde el sitio en el que se está hasta el baño.
- Abrir la puerta del baño.
- Depositar la toalla en algún colgador.
- Quitarse la ropa.
- Abrir la cortina de la ducha.
- Meterse a la ducha.
- Abrir la ducha.
- Enjuagarse.
- Enjabonarse.
- Volver a enjuagarse.
- Cerrar la llave.
- Abrir la cortina de la ducha nuevamente.
- Tomar la toalla.
- Secarse.
Así es como funcionan los algoritmos en la vida cotidiana, en el machine learning, en el deep learning y básicamente en cualquier tipo de inteligencia artificial que se intente crear. Pero ¿qué tiene que ver esto con el aprendizaje supervisado y no supervisado?
¿Cómo se diferencian el aprendizaje supervisado y no supervisado?
El aprendizaje supervisado y no supervisado funcionan gracias a los algoritmos. En ambos tipos de aprendizaje se usan, pero de manera completamente distinta.
Aprendizaje supervisado
En el aprendizaje supervisado los algoritmos se usan para enseñar a los ordenadores y dejar que ellos hagan lo suyo, pero en la última fase de este proceso de aprendizaje es el ser humano quien verifica si las operaciones hechas por la máquina son correctas o no. Es decir, la última decisión la tomamos nosotros.
Tipos de aprendizaje supervisado
Existen dos tipos de aprendizaje supervisado, que van a depender de los datos de entrada que se brinden al ordenador:
- Algoritmos de regresión: estos algoritmos son capaces de resolver problemas de aprendizaje automático y predecir valores de espacios continuos, como números. En este tipo de algoritmos la máquina aprenderá a identificar las relaciones que tengan un conjunto de datos etiquetados. Lo que se busca es que se comprendan, complementen e interrelacionen los datos de entrada y de salida, para así poder procesar nuevas predicciones de datos.
Algunas de las aplicaciones más comunes de los algoritmos de regresión son las predicciones respecto a las distintas fluctuaciones que puede tener la bolsa de valores o el éxito de distintas campañas de marketing. - Algoritmos de clasificación: aquí aplica un concepto muy interesante denominado en analítica como la ley del vecino más cercano o K-Nearest Neighbors Algorithm, el cual usa la condición de proximidad para hacer pronósticos o clasificaciones sobre un dato único de entrada. Lo primero que se hace es marcar el dato de entrada con una etiqueta ya usada previamente, creando para ese dato una relación de cercanía con otros datos del mismo tipo o similares.
Aprendizaje no supervisado
El aprendizaje no supervisado busca dejar que la máquina tome las decisiones y actúe por libre. El quid de la cuestión radica en que no se le dice al ordenador qué tipo de datos son los que debe predecir.
En este tipo de aprendizaje los algoritmos no producen etiquetas para los datos, ni siquiera interesan los datos de entrada o de salida.
Aquí entra el concepto de clustering, muy usado en la minería de datos para referirse a una técnica para identificar automáticamente grupos objetivo y aglutinarlos en un mismo conjunto según ciertas similitudes.
Aprendizaje supervisado y no supervisado: ¿cuál es más eficiente?
Si bien el aprendizaje supervisado está mucho más propagado y definido, el no supervisado ofrece una gama de opciones bastante interesantes y novedosas, principalmente en la rama del aprendizaje automático, conectado fuertemente con el deep learning. Este último tipo de aprendizaje, aunque requiere de mucho más presupuesto debido a la cantidad de pruebas que deben hacerse antes de su implementación, resulta prometedor para el futuro de la inteligencia artificial, por lo cual en la actualidad las empresas están explorando más las opciones que ofrece e incluyéndolo en sus proyectos.
Entre aprendizaje supervisado y no supervisado no podríamos definir cuál es mejor, dado que cada uno de ellos nos muestra una faceta completamente distinta del machine learning y del Big Data.
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