Los tipos de aprendizaje del Deep Learning forman parte de los conocimientos base para implementar este tipo de manejo de los macrodatos, ya que a partir de estos se definirá el debido procesamiento de los datos.
Por tanto, según esto, se derivarán uno u otro tipo de resultados del procesamiento, de allí su vital importancia. Por esta razón, en este post te exponemos cuáles son los tipos de aprendizaje del Deep Learning.
Tipos de aprendizaje del Deep Learning
Como con cualquier método, existen diferentes formas de entrenar los algoritmos de aprendizaje profundo, de allí se presentan los diferentes tipos de aprendizaje del Deep Learning, cada una con sus propias ventajas y desventajas.
Para comprender los pros y los contras de cada tipo de aprendizaje automático, primero debemos observar cuáles son sus inputs. En Deep Learning, hay dos tipos de datos: datos etiquetados y datos no etiquetados.
- Los datos etiquetados tienen los parámetros de entrada y salida en un patrón completamente legible por máquina, pero requiere mucho trabajo humano para etiquetar los datos.
- Los datos sin etiquetar solo tienen uno o ninguno de los parámetros en un formato legible por máquina. Esto reduce la necesidad de mano de obra humana, pero requiere soluciones más complejas.
Podemos dividir los tipos de aprendizajes en Deep Learning en:
Supervised Learning
El aprendizaje supervisado es el paradigma más popular para el aprendizaje automático. Dados los datos en forma de ejemplos con etiquetas, podemos alimentar un algoritmo de aprendizaje con estos pares de etiqueta-ejemplo, lo que permite que el algoritmo prediga la etiqueta para cada ejemplo y le proporcione retroalimentación sobre si predijo la respuesta correcta o no.
Con el tiempo, el algoritmo aprenderá a aproximarse a la naturaleza exacta de la relación entre los ejemplos y sus etiquetas. Cuando esté completamente capacitado, el algoritmo de aprendizaje supervisado podrá observar un nuevo ejemplo nunca antes visto y predecir una buena etiqueta para él.
Unsupervised Learning
El aprendizaje no supervisado es opuesto al aprendizaje supervisado. No presenta etiquetas. En cambio, nuestro algoritmo recibiría una gran cantidad de datos y se le darían las herramientas para comprender las propiedades de los datos.
A partir de ahí, puede aprender a agrupar y/u organizar los datos de tal manera que un ser humano (u otro algoritmo inteligente) pueda ingresar y dar sentido a los datos recién organizados.
Dentro de los tipos de aprendizaje del Deep Learning, en el aprendizaje no supervisado destacan los algoritmos generativos.
Reinforcement Learning
El aprendizaje por refuerzo es bastante diferente en comparación con los otros tipos de aprendizaje del Deep Learning, como el aprendizaje supervisado y no supervisado. Si bien podemos ver fácilmente la relación entre supervisado y no supervisado (la presencia o ausencia de etiquetas), la relación con el aprendizaje por refuerzo es un poco más complicada. El aprendizaje por refuerzo básicamente consiste en aprender de los errores. Si colocamos un algoritmo de aprendizaje por refuerzo en cualquier entorno, al principio cometerá muchos errores.
Siempre que proporcionemos algún tipo de señal al algoritmo que asocie los buenos comportamientos con una señal positiva y los malos comportamientos con una negativa, podemos reforzar nuestro algoritmo para preferir los buenos comportamientos a los malos. Con el tiempo, nuestro algoritmo de aprendizaje aprenderá a cometer menos errores que antes. Para cualquier problema de aprendizaje por refuerzo, necesitamos un agente y un entorno, así como una forma de conectar los dos a través de un circuito de retroalimentación.
Para conectar al agente con el entorno, le damos un conjunto de acciones que puede realizar y que afectan al entorno. Para conectar el entorno con el agente, hacemos que emita continuamente dos señales al agente: un estado actualizado y una recompensa (nuestra señal de refuerzo para el comportamiento).
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En este post te explicamos cuáles son los tipos de aprendizaje del Deep Learning para el manejo de los macrodatos. Sin embargo, te recordamos que este es un camino extenso de muchos más conocimientos con los que debes contar. ¡Así que no pares de aprender sobre el Big Data!
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