Los datos producidos en todo el mundo hoy en día son enormes. Esta información es creada no solo por humanos, sino también por teléfonos inteligentes, computadoras y otros dispositivos electrónicos.
Sin duda, un programador elegiría cómo entrenar un algoritmo que utiliza un modelo de aprendizaje específico basado en el tipo de datos disponibles y el incentivo ofrecido.
Puntos clave
- El aprendizaje semisupervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo se entrena con datos etiquetados y no etiquetados. Por el contrario, el aprendizaje por refuerzo es un tipo de aprendizaje automático en el que un modelo aprende a tomar decisiones en función de recompensas y castigos.
- El aprendizaje semisupervisado es más adecuado para tareas en las que los datos etiquetados son escasos o costosos, mientras que el aprendizaje por refuerzo es más adecuado para tareas en las que no se conoce de antemano la solución óptima.
- El aprendizaje semisupervisado se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural y la clasificación de imágenes, mientras que el aprendizaje por refuerzo se utiliza en la robótica y los juegos.
Aprendizaje semisupervisado vs por refuerzo
El aprendizaje semisupervisado es un máquina de aprendizaje método. En este método, los datos etiquetados y no etiquetados se combinan. En esta combinación, la cantidad de datos etiquetados es pequeña y la cantidad de datos no etiquetados es grande. Aprendizaje reforzado es un algoritmo de aprendizaje basado en un sistema de recompensas. El refuerzo puede ser positivo o negativo.
El aprendizaje semisupervisado se encuentra en algún lugar entre Supervisado y Aprendizaje sin supervisión algoritmos Emplea una combinación de conjuntos de datos etiquetados y no etiquetados.
Funciona con datos que tienen sólo unas pocas etiquetas; Funciona con datos sin etiquetar. Las etiquetas son caras, pero para fines corporativos unas pocas etiquetas pueden ser suficientes.
El aprendizaje por refuerzo es solo un enfoque de aprendizaje automático que recompensa el comportamiento positivo y penaliza el mal comportamiento.
En general, un agente de aprendizaje por refuerzo es capaz de sentir e interpretar su entorno, actuar y aprender a través de prueba y error.
Los desarrolladores del aprendizaje por refuerzo proponen una forma de recompensar los comportamientos deseados y castigar los comportamientos negativos.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Aprendizaje semi-supervisado | Aprendizaje reforzado |
|---|---|---|
| Definición | Utiliza una pequeña cantidad de datos etiquetados que refuerzan un conjunto más grande de datos sin etiquetar | Un algoritmo con un sistema de recompensas |
| Objetivo | Para contrarrestar las desventajas del aprendizaje supervisado y no supervisado. | Para aprender una serie de acciones. |
| Interacción del agente | no interactúa | Interactúa |
| Aplicación práctica | Análisis de voz, clasificación de contenido de Internet. | Optimización de trayectoria, planificación de movimiento |
| Etiquetas | Tiene etiquetas. | No tiene etiquetas. |
¿Qué es el aprendizaje semisupervisado?
El aprendizaje semisupervisado es un método de aprendizaje automático en el que una pequeña cantidad de datos etiquetados se combina con un conjunto de datos no etiquetados durante el entrenamiento.
Es un tipo de aprendizaje que existe entre el aprendizaje no supervisado y el aprendizaje supervisado. Es un caso extremo de mala supervisión.
El conjunto de datos debe ser anotado manualmente nuevamente por un ingeniero de aprendizaje automático o un científico de datos, que es la desventaja más importante de cualquier técnica de aprendizaje supervisado.
Esta es una operación muy costosa, especialmente cuando se trata de grandes cantidades de datos. El inconveniente más fundamental de cualquier método de aprendizaje no supervisado es su limitado ámbito de aplicación.
Un clasificador de documentos de texto es una aplicación frecuente del aprendizaje semisupervisado. Debido a que sería prácticamente imposible encontrar una gran cantidad de documentos de texto etiquetados en esta circunstancia, el aprendizaje semisupervisado es ideal.
Esto se debe simplemente a la ineficiencia de hacer que alguien lea los documentos de texto completo simplemente para asignar una clasificación simple.
El inconveniente más fundamental de cualquier técnica de aprendizaje supervisado es que los aprendices automáticos deben etiquetar manualmente el conjunto de datos.
Esta es una operación extremadamente costosa, especialmente cuando se trabaja con grandes cantidades de datos. El inconveniente más fundamental de casi cualquier aprendizaje no supervisado ha sido su estrecho rango de aplicación.
Las respuestas humanas a las tareas formales de aprendizaje semisupervisado han producido una variedad de resultados con respecto al grado de efecto del material no etiquetado.
El aprendizaje semisupervisado también se puede utilizar para problemas de aprendizaje más naturales. Una parte sustancial de la adquisición de ideas humanas combina una cantidad limitada de enseñanza directa junto con una gran cantidad de experiencia no etiquetada.
Los problemas de aprendizaje de este tipo son difíciles de resolver. Como resultado, se requieren algoritmos de aprendizaje semi-supervisado con características particulares.
¿Qué es el aprendizaje por refuerzo?
Si bien el aprendizaje por refuerzo ha despertado la curiosidad de muchos en el campo de la inteligencia artificial, su aceptación y uso generalizados en el mundo real siguen siendo limitados. A pesar de esto, abundan los trabajos de investigación sobre aplicaciones teóricas y ha habido algunos casos de uso exitosos.
Para obtener una solución ideal, el agente está programado para buscar el mayor rendimiento global a largo plazo.
Estos objetivos a largo plazo evitan que el agente se estanque en objetivos a corto plazo. El agente aprende gradualmente a evitar lo negativo y buscar lo positivo. Esta estrategia de aprendizaje se ha utilizado en inteligencia artificial para dirigir el aprendizaje automático no supervisado mediante recompensas y penalizaciones.
Tomar decisiones secuencialmente es esencial para reforzar el aprendizaje. En palabras básicas, la salida se decide por el estado de la entrada actual, y la siguiente entrada se decide por la salida de la entrada anterior.
Dado que los juicios en el aprendizaje por refuerzo siguen siendo dependientes, llamamos secuencias de decisión dependientes.
Hay dos tipos de refuerzo, a saber, refuerzo positivo y negativo. El refuerzo positivo ocurre cuando un evento que ocurre como resultado de cierto comportamiento mejora la fuerza y la frecuencia del comportamiento. En otras palabras, influye positivamente en la conducta. El refuerzo negativo se define como el fortalecimiento de la conducta como resultado de que una circunstancia negativa se termine o se evite.
La inteligencia artificial se pone en un entorno similar a un juego en el aprendizaje por refuerzo. La computadora usa prueba y error para encontrar una solución al problema. Para persuadir a la computadora de que haga lo que el programador desea, la inteligencia artificial es recompensada o castigada por los actos que realiza. Su objetivo es maximizar la rentabilidad total.
Principales diferencias entre el aprendizaje semisupervisado y el de refuerzo
- El aprendizaje semisupervisado utiliza datos etiquetados para reforzar los datos no etiquetados, mientras que, en el aprendizaje por refuerzo, configura un sistema de recompensas para un algoritmo.
- El propósito principal del aprendizaje semisupervisado es contrarrestar todas las desventajas de otros procesos de aprendizaje, y el propósito principal del aprendizaje por refuerzo es aprender acciones de manera más eficiente.
- El aprendizaje semisupervisado no interactúa con el agente. El aprendizaje por refuerzo interactúa con el agente.
- En la técnica de reforzamiento, las acciones realizadas por el agente influyen en la distribución de estados que observará en el futuro. Este no es el caso en el problema estándar de aprendizaje (semi-)supervisado.
- No hay etiquetas en el aprendizaje por refuerzo, mientras que sí las hay en el aprendizaje semisupervisado.
Última actualización: 25 de noviembre de 2023
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Emma Smith tiene una maestría en inglés de Irvine Valley College. Ha sido periodista desde 2002, escribiendo artículos sobre el idioma inglés, deportes y derecho. Lee más sobre mí en ella página de biografía.
