Su negocio genera grandes cantidades de datos, pero ¿realmente está aprovechando los conocimientos que podrían revelar? Puede utilizar el aprendizaje automático, una rama de la inteligencia artificial, para analizar sus datos y predecir resultados futuros o identificar patrones ocultos. En este artículo, cubriré dos enfoques del aprendizaje automático: el supervisado y el no supervisado. La gran diferencia entre ambos radica en cómo se etiqueta los datos de entrenamiento. Como su nombre lo indica, el aprendizaje supervisado necesita orientación, lo logramos mediante el uso de conjuntos de datos etiquetados.
Índice
Aprendizaje automático supervisado
En el aprendizaje supervisado, proporcionamos conjuntos de datos etiquetados y el modelo resultante es capaz de predecir con precisión esa etiqueta. Por ejemplo, digamos que tenemos múltiples fábricas con robots que necesitan mantenimiento, pero no sabemos exactamente cuándo. Basados en nuestra experiencia, sabemos que la temperatura y el nivel de vibración de los robots afectan su programación de mantenimiento. Por lo tanto, decidimos monitorear esas características. El objetivo es que nuestro modelo use los datos para predecir si se necesita mantenimiento sí o no. Este enfoque nos permite realizar una clasificación binaria, donde la etiqueta es simplemente sí o no. También podemos realizar una clasificación de varias clases, donde la etiqueta puede tener múltiples estados, como si necesita mantenimiento, si necesita reemplazo o si solo necesita descanso.
Aprendizaje automático no supervisado
En el aprendizaje no supervisado no etiquetamos los datos de entrenamiento, sino que utilizamos el aprendizaje automático para detectar patrones ocultos en los datos sin nuestra ayuda. Este enfoque es útil cuando no tenemos toda la información necesaria para asignar una etiqueta útil. Por ejemplo, mediante el uso de técnicas de agrupamiento, podemos agrupar datos no etiquetados en función de características similares. Esto puede ser útil, por ejemplo, para desarrollar perfiles de clientes en una tienda en línea o para identificar relaciones en sus datos, como los patrones de compra de música en una plataforma de transmisión. El aprendizaje no supervisado también incluye la reducción de dimensionalidad, que ayuda a eliminar datos redundantes o ruidosos de conjuntos de datos complejos, lo que permite obtener resultados más precisos con menos datos.
Entonces, ¿cuál de estos enfoques es el adecuado para usted? Si desea predecir resultados y está dispuesto a capacitar a su modelo etiquetando manualmente los datos, el aprendizaje supervisado es la mejor opción. Por otro lado, si tiene muchos datos y le resulta difícil identificar patrones, el aprendizaje no supervisado puede ayudarlo a despejar la niebla que le impide ver lo que los datos le están diciendo.
Resumen de los enfoques de aprendizaje automático:
| Enfoque | Descripción | Ejemplos |
|---|---|---|
| Aprendizaje automático supervisado | Etiquetar datos de entrenamiento y predecir etiquetas | Clasificación binaria, clasificación de varias clases, regresión |
| Aprendizaje automático no supervisado | Encontrar patrones ocultos en datos no etiquetados | Agrupamiento, asociación, reducción de dimensionalidad |
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado?
El aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados para predecir etiquetas, mientras que el aprendizaje no supervisado busca patrones ocultos en datos no etiquetados.
¿Cuál enfoque debo elegir?
Depende de tus objetivos y de la disponibilidad de datos etiquetados. Si quieres predecir resultados y tienes datos etiquetados, el aprendizaje supervisado es una buena opción. Si tienes muchos datos no etiquetados y necesitas encontrar patrones, el aprendizaje no supervisado es más adecuado.
¿Qué es la reducción de dimensionalidad?
La reducción de dimensionalidad es un enfoque que ayuda a eliminar datos redundantes o ruidosos de conjuntos de datos grandes y complejos.
Espero que esta explicación te haya dado una idea más clara de los enfoques de aprendizaje automático supervisados y no supervisados. Recuerda, el aprendizaje automático puede ser una herramienta poderosa para analizar tus datos y obtener información valiosa. ¡Buena suerte en tu viaje de aprendizaje automático!
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