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Tipos de Aprendizaje en Machine Learning: Supervisado y No Supervisado

Tiempo de lectura: 3 min
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El aprendizaje automático, o Machine Learning, es una rama de la inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a partir de datos y mejorar su rendimiento en tareas específicas con la experiencia. 

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¿Qué es el Aprendizaje Automático?

El aprendizaje automático se basa en la idea de que las máquinas aprenden patrones y relaciones a partir de ejemplos. Existen dos enfoques fundamentales: el aprendizaje supervisado y el no supervisado. Vamos a ver en qué se diferencian estos dos tipos. 

Machine Learning: Aprendizaje supervisado

Implica entrenar a un modelo utilizando datos etiquetados, que incluyen entradas junto con las respuestas correctas. Su principal objetivo es que el modelo aprenda a mapear las entradas a las salidas correctas y pueda hacer predicciones precisas sobre datos no etiquetados.

Componentes clave

Consta de tres componentes principales: 

  • El conjunto de datos de entrenamiento: agrupa ejemplos etiquetados que se utilizan para enseñar al modelo. 
  • El modelo: es la representación matemática del proceso que sigue el algoritmo de aprendizaje supervisado para hacer predicciones futuras.
  • La función de pérdida: evalúa si las predicciones del modelo son precisas o no. 

Ejemplos en la vida cotidiana

El aprendizaje supervisado se encuentra en muchas aplicaciones cotidianas, desde filtros de correo no deseado hasta recomendaciones de productos en línea. 

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Machine Learning: Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado implica el análisis de datos no etiquetados para encontrar patrones, relaciones y estructuras ocultas. A diferencia del supervisado, aquí no hay respuestas correctas. En este caso, su objetivo es explorar y comprender la información sin preconcepciones.

Métodos comunes del aprendizaje no supervisado

En este se utilizan métodos como el clustering y la reducción de dimensionalidad. El clustering agrupa datos similares en clústeres, lo que puede revelar segmentos de mercado o categorías en un conjunto de datos. La reducción de dimensionalidad simplifica los datos manteniendo las características más relevantes.

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Ventajas y desafíos del Aprendizaje no supervisado

El aprendizaje no supervisado permite descubrir información valiosa sin etiquetas, lo que puede llevar a ideas innovadoras. En cambio, interpretar los resultados puede ser más subjetivo y la ausencia de respuestas correctas puede dificultar la evaluación.

En resumen, la principal diferencia entre ambas tipologías está en la supervisión. Mientras que el aprendizaje supervisado utiliza datos etiquetados y tiene respuestas claras, el aprendizaje no supervisado se centra en descubrir patrones por sí mismo.

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Sara Ferrer

Relaciones Públicas de IEBS Digital School Leer más

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