Aprendizaje supervisado

El aprendizaje supervisado es un método de aprendizaje en cual se utilizan una serie de datos etiquetados o modelos que queremos que la máquina o el sistema aprenda. Para luego dar una respuesta acertada. Es una parte del campo de aplicación de la inteligencia artificial.

Es decir, que en el aprendizaje supervisado se etiqueta un conjunto de datos de entrada que sirven para que la máquina obtenga claves y las aprenda para dar una respuesta correcta. Si la máquina está aprendiendo a distinguir animales, se le provee una serie de datos de entrada.

Estos datos etiquetados contienen características o imágenes de cada tipo de animal para que pueda diferenciarlos. Luego de entrenar y aprender, la máquina estará en capacidad de identificar distintos tipos de animales de acuerdo con los datos de descripción que ha recibido.

El aprendizaje supervisado es un subsistema del aprendizaje autónomo o una derivación de machine learning. Dado que, se emplean una serie de datos etiquetados, con el propósito de entrenar algoritmos que realicen la clasificación de datos. Para que finalmente puedan hacer predicciones de la manera más precisa posible.

En efecto, los algoritmos son capaces de aprender de forma interactiva de los datos. Para luego, lograr que la máquina o el sistema localice la información oculta. Esto sin la necesidad de programarlos para que sepan donde buscar y encontrar la información. Las máquinas entrenan con los datos y luego son capaces de establecer relaciones entre los distintos valores. Todo esto basado en lo que han aprendido del manejo de los datos anteriores.

¿Cómo funciona el proceso del aprendizaje supervisado?

Para comenzar, el aprendizaje supervisado sigue un proceso de entrenamiento, que va enseñando al modelo a que logre producir el resultado esperado. La serie de datos contiene datos de entrada y datos de salida con los que se obtienen los resultados que son correctos. Por esa razón, es que el modelo aprende con el paso del tiempo.

Efectivamente, el algoritmo logra establecer el nivel de precisión por medio de la función de pérdida. Lo que le permite ajustarse hasta que el error vaya disminuyendo suficientemente.

Características del aprendizaje supervisado

Entre las principales características del aprendizaje supervisado encontramos:

• El aprendizaje automático supervisado necesita datos etiquetados de entrada y de salida.
• Requiere de un modelo que se emplea para darle solución a un problema. Por eso, la máquina alcanza la capacidad para clasificar datos y realizar predicciones.
• Usa muchos recursos por la necesidad del manejo de datos etiquetados.

Tipos de aprendizaje supervisado

En general, los algoritmos que se emplean en el aprendizaje supervisado establecen modelos de relación y dependencia. Específicamente entre los resultados de la predicción y los datos de entrada. La idea es que, con las características de los datos de entrada, se pueda predecir los valores de salida con los nuevos datos. Todo esto en función del aprendizaje alcanzado con los datos conocidos con anterioridad.

El aprendizaje supervisado se puede dividir en dos grandes categorías:

1. Por regresión

Se basa fundamentalmente en la predicción de variables numéricas.

Los algoritmos de regresión:

• Permiten hacer la predicción de un valor real, basada en los datos de entrada anteriores.
• Los algoritmos se utilizan para hacer la predicción de los valores de salida, fundamentados en las características de las entradas obtenidas por medio de los datos.
• En estos casos los valores de salida son de tipo continuo y no discretos.

Por ejemplo, estos algoritmos se emplean para hacer una predicción de precios, predecir la cantidad de la demanda, predecir el nivel de ventas o el nivel de ingresos, entre algunos que se pueden mencionar.

Los tipos de algoritmo de regresión son:

• Regresión lineal.
• Regresión no lineal.
• Vectores de soporte regresión.
• Árboles de decisión regresión.
• Bosques aleatorios regresión.
• Redes neuronales y aprendizaje profundo.

2. Por clasificación

Se basa fundamentalmente en la predicción de variables categóricas.

Los algoritmos de clasificación:

• Persiguen etiquetar cada uno de los ejemplos dentro de dos o más clases distintas.
• Hacen uso de las características previamente aprendidas sobre los datos de entrenamiento, para aplicarlas a datos nuevos. Estos datos no han sido visualizados previamente y los emplean para predecir las etiquetas de clase.
• La clasificación de clase puede ser binaria o multiclase. Si eligen entre dos clases, aplican la clasificación binaria y si eligen entre dos o más clases aplican un modelo de multiclase.

Por ejemplo, estos algoritmos ayudan a hacer predicciones sobre el riesgo del crédito, es decir, si el cliente cancelará o no el crédito adquirido. Puede ayudar a predecir si un alumno aprobará un curso o no. También puede implementarse para clasificar imágenes.

Algunos de los tipos de algoritmo de clasificación son:

• Regresión logística
• Vecinos más cercanos
• Máquinas de vectores de soportes
• Árboles de decisión clasificación
• Bosques aleatorios clasificación

Ejemplos de aplicaciones reales del aprendizaje supervisado

• Detección de spam: El algoritmo permite detectar que correo es deseado y cuál es indeseado.
• Hacer diagnósticos médicos: El algoritmo detecta sobre una muestra de casos cuáles resultan positivos o negativos ante un problema médico.
• Pérdida de clientes: El algoritmo predice que clientes se darán de baja en un determinado servicio.
• Mercado de valores: El algoritmo realiza predicciones financieras sobre la evolución y el comportamiento de los mercados.

Importancia del aprendizaje supervisado

Es importante mencionar que, el aprendizaje supervisado resulta de mucha utilidad. Dado que, le permite a las personas, empresas e instituciones convertir los datos en información real. Esta información ofrece predicciones acertadas que les ayudan a tomar mejores decisiones y poder aplicar mejores estrategias.

Como consecuencia, esto genera una ventaja sobre la competencia. Ya que, permite prevenir resultados no deseados o sacar el máximo provecho a los eventos positivos y favorables. Además, este modelo de aprendizaje hace posible que el sistema de inteligencia artificial tome las decisiones empresariales de forma rápida y efectiva. Son decisiones más precisas y rápidas, en relación con cómo las toman los seres humanos, porque las máquinas cuentan con más información.

Conclusión

En conclusión, se puede afirmar que la principal finalidad del aprendizaje supervisado es adquirir la capacidad de predecir con acierto un valor correspondiente a cualquier objeto o situación. Esto luego de que la máquina observa una serie de ejemplos que le sirven como datos de entrenamiento.