Los marcos de aprendizaje automático de aprendizaje supervisado y no supervisado se utilizan para resolver una serie de problemas mediante la comprensión del conocimiento y los indicadores de rendimiento del marco. Las redes neuronales convolucionales, que son sistemas de procesamiento de información que consisten en componentes de procesamiento múltiples o sustancialmente interconectados, utilizan estos enfoques de aprendizaje supervisado y no supervisado en una amplia gama de aplicaciones.
Este artículo lo ayudará a comprender cómo funcionan ambos paradigmas del enfoque de aprendizaje automático en detalle con una comparación de lado a lado para facilitar la diferenciación.
Puntos clave
- El aprendizaje supervisado requiere datos etiquetados para el entrenamiento, mientras que el aprendizaje no supervisado funciona con datos no etiquetados.
- Los algoritmos de aprendizaje supervisado predicen resultados en función de los datos de entrada, mientras que los algoritmos de aprendizaje no supervisado descubren patrones y estructuras dentro de los datos.
- El aprendizaje supervisado es mejor para las tareas de clasificación y regresión, mientras que el aprendizaje no supervisado sobresale en la agrupación y la reducción de la dimensionalidad.
Aprendizaje supervisado vs aprendizaje no supervisado
El aprendizaje supervisado es un tipo de aprendizaje automático que utiliza datos etiquetados para conocer la relación entre las variables de entrada y las variables de salida. El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el algoritmo encuentra patrones o estructuras por sí solo y se utiliza para clustering y detección de anomalías.
Uno de los enfoques relacionados con los algoritmos de aprendizaje y el aprendizaje automático es el aprendizaje supervisado, que implica asignar información etiquetada para derivar un patrón específico o un propósito funcional a partir de ella.
Es importante mencionar que el aprendizaje supervisado implica asignar un elemento de entrada, una matriz, mientras se proyecta el valor de salida más deseable, conocido como el factor crítico que determina el resultado del aprendizaje supervisado. La característica más importante del aprendizaje supervisado es que la información requerida se conoce y se clasifica correctamente.
El aprendizaje no supervisado, por otro lado, es otro tipo de paradigma que infiere correlaciones a partir de información de entrada no estructurada y deriva un resultado basado en sus relaciones inferidas. El aprendizaje no supervisado busca extraer la jerarquía y las conexiones de los datos sin procesar.
No hay ningún requisito para el seguimiento en el aprendizaje no supervisado. Más bien, una auditoría interna se realiza por sí sola a partir de los datos de entrada que ingresa el operador.
Tabla de comparación
| Parámetros de comparación | Aprendizaje supervisado | Aprendizaje sin supervisión |
|---|---|---|
| Tipos | Hay dos tipos de problemas que se pueden resolver con el aprendizaje supervisado. es decir, clasificación y regresión | La agrupación y la asociación son dos tipos de problemas que pueden resolverse mediante el aprendizaje no supervisado. |
| Relación Salida-Entrada | La salida se calcula de acuerdo con el marco alimentado y la entrada se analiza. | La salida se calcula de forma independiente y la entrada solo se analiza. |
| Exactitud | Muy preciso. | A veces puede ser inexacto. |
| Horario | Se lleva a cabo un análisis del marco de entrada y fuera de línea. | En tiempo real en la naturaleza. |
| ECONOMÉTRICOS | El nivel de complejidad de análisis y computacional es alto. | La relación de análisis es mayor, pero la complejidad computacional es menor. |
¿Qué es el aprendizaje supervisado?
La técnica de aprendizaje supervisado implica programar un sistema o máquina en el que la computadora recibe ejemplos de entrenamiento y una secuencia de objetivos (plantilla de salida) para completar una tarea. El término "supervisar" significa supervisar y dirigir tareas y actividades.
Pero, ¿dónde se puede utilizar el ai supervisado? Se utiliza principalmente en regresión de reconocimiento de patrones, agrupamiento y neural artificial.
El sistema está dirigido por la información cargada en el modelo, lo que hace que sea más fácil anticipar futuras ocurrencias, al igual que tallar los datos en un algoritmo predefinido y esperar resultados similares de una ocurrencia similar más adelante. El entrenamiento se realiza con muestras etiquetadas.
La secuencia de entrada de las redes neuronales entrena la estructura, que también está relacionada con las salidas.
El algoritmo "aprende" de los datos de prueba mediante una estrategia repetida, ha probado la información y la ha optimizado para la respuesta correcta en la clasificación profunda. Si bien las técnicas de aprendizaje supervisado son más confiables que los métodos de aprendizaje no supervisado, necesitan la participación humana para categorizar adecuadamente los datos.
La regresión es una técnica estadística para determinar la conexión entre una variable predictora y una o más variables exógenas, y se usa comúnmente para pronosticar eventos futuros. Regresión lineal Se utiliza el análisis porque solo hay un factor independiente pero una variable de resultado.
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
El aprendizaje no supervisado es el siguiente tipo de algoritmo de red neuronal que utiliza datos en bruto no estructurados para sacar conclusiones. El aprendizaje automático no supervisado tiene como objetivo descubrir patrones o agrupaciones subyacentes en datos que no han sido etiquetados.
Es más comúnmente utilizado para la exploración de datos. El aprendizaje no supervisado se distingue por el hecho de que se desconoce el origen o el destino.
En comparación con el aprendizaje supervisado, el aprendizaje automático no supervisado permite a los usuarios ejecutar un procesamiento de datos más complicado. Por otro lado, el aprendizaje automático no supervisado puede ser más errático que otros enfoques de aprendizaje espontáneo.
Segmentación, detección de anomalías, neural artificial y otras técnicas de aprendizaje no supervisado son ejemplos.
Debido a que casi no tenemos conocimiento de los datos, los clasificadores no supervisados son más desafiantes que los clasificadores. La agrupación de muestras comparables, la transformada wavelet y los modelos de espacio vectorial son problemas comunes de aprendizaje no supervisado.
La técnica no supervisada de aprendizaje de algoritmos ocurre en tiempo real, es decir, el paradigma se lleva a cabo con cero por ciento de retraso, y la salida se calcula en una herramienta natural, con todos los datos de entrada evaluados y etiquetados frente al operador, permitiéndoles comprender múltiples estilos de aprendizaje y categorización de datos sin procesar. El mayor beneficio de la técnica de aprendizaje no supervisado es el procesamiento de datos en tiempo real.
Principales diferencias entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado
- El aprendizaje supervisado se usa para problemas de regresión y clasificación, mientras que el aprendizaje no supervisado se usa para fines de asociación y diferenciación.
- Los datos de entrada y un marco se alimentan al paradigma de aprendizaje supervisado, mientras que solo la entrada se alimenta al marco de aprendizaje no supervisado.
- Los resultados exactos y precisos se obtienen a través del aprendizaje supervisado, mientras que, en el aprendizaje no supervisado, el resultado no siempre es exacto.
- La retroalimentación se obtiene en el aprendizaje supervisado, mientras que no hay ningún mecanismo de admisión de retroalimentación disponible para el aprendizaje no supervisado.
- El aprendizaje supervisado utiliza análisis fuera de línea, mientras que el aprendizaje no supervisado es de naturaleza en tiempo real.
- https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/unsupervised-learning
- https://towardsdatascience.com/unsupervised-learning-and-data-clustering-eeecb78b422a?gi=ffdcce090f5b
Última actualización: 13 julio, 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.
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