Diferencias entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado
Los estudiantes que se aventuran en el aprendizaje automático han experimentado dificultades para diferenciar el aprendizaje supervisado del aprendizaje no supervisado. Parece que el procedimiento utilizado en ambos métodos de aprendizaje es el mismo, lo que dificulta la diferenciación entre los dos métodos de aprendizaje. Sin embargo, tras un escrutinio y una atención inquebrantable, se puede entender claramente que existen diferencias significativas entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado.
El aprendizaje supervisado es uno de los métodos asociados con el aprendizaje automático que implica la asignación de datos etiquetados para que se pueda deducir un determinado patrón o función a partir de esos datos. Vale la pena señalar que el aprendizaje supervisado implica la asignación de un objeto de entrada, un vector, mientras que al mismo tiempo se anticipa el valor de salida más deseado, que se conoce principalmente como la señal de supervisión. La propiedad de fondo del aprendizaje supervisado es que los datos de entrada se conocen y se etiquetan adecuadamente.
El aprendizaje no supervisado es el segundo método de algoritmo de aprendizaje automático en el que se obtienen inferencias de datos de entrada sin etiquetar. El objetivo del aprendizaje no supervisado es determinar los patrones ocultos o agrupar en datos a partir de datos sin etiquetar. Se utiliza principalmente en el análisis de datos exploratorios. Uno de los caracteres definitorios del aprendizaje no supervisado es que tanto la entrada como la salida no se conocen.
Diferencias entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado
La principal diferencia entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son los datos utilizados en cualquiera de los dos métodos de aprendizaje automático. Vale la pena señalar que ambos métodos de aprendizaje automático requieren datos, que analizarán para producir ciertas funciones o grupos de datos. Sin embargo, los datos de entrada utilizados en el aprendizaje supervisado son bien conocidos y están etiquetados. Esto significa que a la máquina solo se le asigna la función de determinar los patrones ocultos a partir de datos ya etiquetados. Sin embargo, los datos utilizados en el aprendizaje no supervisado no se conocen ni están etiquetados. El trabajo de la máquina es clasificar y etiquetar los datos en bruto antes de determinar los patrones y funciones ocultos de los datos de entrada.
El aprendizaje automático es un asunto complejo y cualquier persona involucrada debe estar preparada para la tarea por delante. Una de las diferencias destacadas entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado es la complejidad computacional. Se dice que el aprendizaje supervisado es un método complejo de aprendizaje, mientras que el método de aprendizaje no supervisado es menos complejo. Una de las razones por las que el aprendizaje supervisado es un hecho es que uno tiene que entender y etiquetar las entradas mientras que en el aprendizaje no supervisado, no se requiere entender y etiquetar las entradas. Esto explica por qué muchas personas han preferido el aprendizaje no supervisado en comparación con el método supervisado de aprendizaje automático.
La otra diferencia predominante entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado es la precisión de los resultados producidos después de cada ciclo de análisis de la máquina. Todos los resultados generados por el método supervisado de aprendizaje automático son más precisos y confiables en comparación con los resultados generados por el método no supervisado de aprendizaje automático. Uno de los factores que explica por qué el método de aprendizaje automático supervisado produce resultados precisos y confiables es porque los datos de entrada son bien conocidos y están etiquetados, lo que significa que la máquina solo analizará los patrones ocultos. Esto es a diferencia del método no supervisado de aprendizaje donde la máquina tiene que definir y etiquetar los datos de entrada antes de determinar los patrones y funciones ocultos.
También vale la pena señalar que existe una diferencia significativa en cuanto al número de clases. Vale la pena señalar que todas las clases utilizadas en el aprendizaje supervisado son conocidas, lo que significa que también es probable que se conozcan las respuestas en el análisis. El único objetivo del aprendizaje supervisado es, por lo tanto, determinar el grupo desconocido. Sin embargo, no existe ningún conocimiento previo sobre el método no supervisado de aprendizaje automático. Además, el número de clases no se conoce, lo que claramente significa que no se conoce información y los resultados generados después del análisis no se pueden determinar. Además, las personas involucradas en el método de aprendizaje no supervisado no tienen conocimiento de ninguna información relacionada con los datos en bruto y los resultados esperados.
Entre otras diferencias, existe el tiempo después del cual cada método de aprendizaje tiene lugar. Es importante destacar que el método de aprendizaje supervisado se realiza fuera de línea, mientras que el método de aprendizaje no supervisado se realiza en tiempo real. Las personas involucradas en la preparación y el etiquetado de los datos de entrada lo hacen fuera de línea mientras el análisis del patrón oculto se realiza en línea, lo que niega a las personas involucradas en el aprendizaje automático la oportunidad de interactuar con la máquina mientras analiza los datos discretos.Sin embargo, el método no supervisado de aprendizaje automático se lleva a cabo en tiempo real, por lo que todos los datos de entrada se analizan y etiquetan en presencia de los alumnos, lo que les ayuda a comprender diferentes métodos de aprendizaje y clasificación de datos sin procesar. El análisis de datos en tiempo real sigue siendo el mérito más significativo del método de aprendizaje no supervisado.
Tabla que muestra las diferencias entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado: Cuadro comparativo
| Aprendizaje supervisado | Aprendizaje sin supervisión | |
| Datos de entrada | Utiliza datos de entrada conocidos y etiquetados | Utiliza datos de entrada desconocidos |
| Complejidad computacional | Muy complejo en computación | Menos complejidad computacional |
| Tiempo real | Utiliza análisis off-line | Usa análisis en tiempo real de datos |
| Numero de clases | Se conoce el número de clases | No se conoce el número de clases |
| Exactitud de los resultados | Resultados precisos y confiables | Resultados moderados, precisos y confiables |
Resumen de aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado
- La minería de datos se está convirtiendo en un aspecto esencial en el mundo de los negocios actual debido al aumento de los datos sin procesar que las organizaciones necesitan analizar y procesar para que puedan tomar decisiones sólidas y confiables.
- Esto explica por qué la necesidad de aprendizaje automático está creciendo y, por lo tanto, se requieren personas con suficiente conocimiento tanto de aprendizaje automático supervisado como de aprendizaje automático no supervisado.
- Vale la pena entender que cada método de aprendizaje ofrece sus propias ventajas y desventajas. Esto significa que uno tiene que estar familiarizado con ambos métodos de aprendizaje automático antes de determinar qué método utilizará para analizar los datos.
