Diferencia entre modelo de aprendizaje supervisado y no supervisado

Si estás interesado en aprender sobre el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, seguramente te has topado con dos términos: aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado. Ambos se utilizan ampliamente en el campo del aprendizaje automático y son muy importantes para entender cómo funcionan y cuáles son sus aplicaciones. En este artículo, te explicaré la diferencia clave entre estos dos modelos de aprendizaje.

¿Qué es el modelo de aprendizaje supervisado?

Cuando hablamos de aprendizaje supervisado, estamos haciendo referencia a un tipo de algoritmo que utiliza datos etiquetados para aprender. Esto se traduce en que el algoritmo es entrenado con un conjunto de datos previamente etiquetados, es decir, datos que ya cuentan con la salida esperada.

De esta manera, el algoritmo ajusta sus parámetros para hacer predicciones precisas sobre la salida del dato de entrada. En otras palabras, el algoritmo de aprendizaje supervisado "supervisa" el aprendizaje del modelo. Un ejemplo clásico de este modelo es la clasificación de correos electrónicos en spam o no spam.

Ejemplo de aprendizaje supervisado

Supongamos que tienes un conjunto de datos con información sobre pacientes de un hospital: edad, sexo, presión arterial, frecuencia cardíaca y si tienen o no una enfermedad cardíaca.

En el aprendizaje supervisado, ya tendríamos etiquetas para los pacientes que tienen o no enfermedad cardíaca. Con base en estos datos etiquetados, el algoritmo de aprendizaje supervisado puede aprender a hacer predicciones precisas sobre si un nuevo paciente tendrá o no enfermedad cardíaca.

¿Qué es el modelo de aprendizaje no supervisado?

Por otro lado, en el modelo de aprendizaje no supervisado, el algoritmo tiene que encontrar patrones y estructuras en los datos sin la ayuda de datos etiquetados. En otras palabras, el algoritmo busca similitudes y características en los datos para agruparlos en categorías similares.

Este modelo no se basa en un resultado esperado, sino en la extracción de información útil e interesante de los datos. Entre las técnicas de aprendizaje no supervisado, se encuentran el análisis de clústeres y las redes neuronales.

Ejemplo de aprendizaje no supervisado

Tomemos el conjunto de datos de pacientes mencionado anteriormente. Si utilizamos el aprendizaje no supervisado, el algoritmo de aprendizaje buscará patrones o grupos de pacientes similares basados en sus características individuales.

Por ejemplo, este modelo puede detectar que hay un clúster de pacientes jóvenes con presión arterial baja y una frecuencia cardíaca alta, y otro clúster de pacientes mayores con presión arterial alta y una frecuencia cardíaca baja. Esto puede ayudar a la identificación de diferentes grupos de población con diferentes riesgos de enfermedad cardíaca.

El aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado se diferencian en que el primero utiliza datos etiquetados para entrenar al algoritmo, mientras que el segundo busca patrones y estructuras en los datos sin la ayuda de datos etiquetados. Ambos modelos son importantes y tienen diferentes usos en el campo del aprendizaje automático. Por lo tanto, es importante tener en cuenta estas diferencias para elegir la técnica de aprendizaje que más se ajuste a tus necesidades.