¿Qué es aprendizaje supervisado?

¿Qué es aprendizaje supervisado?

Aprendizaje Supervisado: Algoritmos de Clasificación y Regresión 

El aprendizaje supervisado es una rama del aprendizaje automático que se enfoca en entrenar algoritmos para realizar tareas de clasificación y regresión utilizando ejemplos etiquetados.

Este método utiliza datos de entrada y salidas deseadas, y el algoritmo aprende a mapear las características de entrada a las salidas correspondientes.

Crear un modelo capaz de generalizar y hacer predicciones precisas sobre nuevos datos no vistos previamente es el objetivo principal del aprendizaje supervisado. Para lograr esto, se utilizan una variedad de algoritmos de clasificación y regresión, que varían según el tipo de datos y el problema en cuestión.

Se entrena al algoritmo del aprendizaje supervisado de clasificación para asignar una muestra de entrada, una clase o categoría específica. Por ejemplo, se puede entrenar an un clasificador para que pueda identificar automáticamente nuevas imágenes y asignarlas a la categoría correcta con un conjunto de imágenes etiquetadas como “perro” o “gato”. Los árboles de decisión, la regresión logística, Naive Bayes y las máquinas de vectores de soporte (SVM) son algoritmos comunes utilizados en la clasificación supervisada.

Aplicación en Servicios Bancarios

Usar C/RT de EngineRoom para predicir cuáles clientes de un banco no renovarán sus contratos.

Aplicación en Manufactura

Usar C/RT de EngineRoom para entender cuándo se presenta un defecto en particular debido a más de 40 variables de entrada posibiles.

El objetivo del aprendizaje supervisado de regresión es predecir un valor numérico continuo utilizando datos de entrada. Por ejemplo, se puede entrenar un modelo de regresión capaz de predecir el precio de una nueva casa en función de sus características utilizando un conjunto de datos históricos sobre los precios de las viviendas y sus características. La regresión lineal, la regresión de vecinos más cercanos (KNN), los árboles de decisión y las redes neuronales son algunos de los algoritmos de regresión supervisada más populares.

El aprendizaje supervisado tiene numerosas ventajas importantes

En primer lugar, permite entrenar modelos precisos utilizando el conocimiento existente en los datos etiquetados. Además, el enfoque supervisado permite una evaluación y medición objetiva del rendimiento del modelo mediante el uso de métricas como la precisión, el reemplazo y el error cuadrático medio. Esto hace más fácil comparar y elegir el mejor modelo para un problema específico.

Sin embargo, el aprendizaje supervisado tiene limitaciones. La dependencia de la disponibilidad de datos etiquetados es una de ellas. La obtención de datos etiquetados puede ser costosa, requerir tiempo y requerir la intervención de expertos humanos en muchos casos. Además, los modelos de aprendizaje supervisados pueden tener problemas para generalizar correctamente a datos nuevos o diferentes a los utilizados durante el entrenamiento, lo que puede resultar en sobreajuste o subajuste.

Resumen

En pocas palabras, el aprendizaje supervisado es un método de aprendizaje automático que utiliza algoritmos de clasificación y regresión para entrenar modelos a partir de datos etiquetados, en donde hay al menos una variable de salida (sea binaria o continua), con “n” cantidad de variables de entrada (algunos software permiten 50 variables otros más de 3000 pero luego entra en juego la capacidad de procesamiento).

Aunque tiene ventajas como el uso del conocimiento existente y la capacidad de medir el rendimiento del modelo, también tiene problemas relacionados con la disponibilidad de datos etiquetados y la generalización a nuevos datos. 


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