Con el auge de tecnologías como la inteligencia artificial, los modelos de aprendizaje automático van cobrando cada vez más importancia. Y formando parte de este machine learning encontramos dos formas principales: el aprendizaje supervisado y el no supervisado.
¿Qué es el aprendizaje supervisado?
El aprendizaje supervisado es el más común dentro del machine learning. Algunos algoritmos de aprendizaje supervisado son la regresión lineal o las máquinas de vectores de soporte, entre otros.
Estos aprendizajes supervisados se denominan así porque existe un guía que enseña al algoritmo las conclusiones a las que debe llegar, o lo que es lo mismo, la salida del algoritmo.
Además, tanto los datos de entrada como los de salida suelen ser datos en bruto y sin etiquetar que requieren de una primera intervención humana. El data scientist suele ser el encargado de preparar y etiquetar los datos previamente al aprendizaje supervisado.
Principalmente el objetivo de estos algoritmos es construir modelos predictivos de clasificación, si estiman una clase, o de regresión, si estiman un valor numérico. Se basan en los datos etiquetados para devolver predicciones sobre los no etiquetados.
Por tanto, este tipo de aprendizaje se enfoca sobre todo en vigilar proyectos y algunas de sus aplicaciones más habituales son:
- Clasificación de archivos como documentos, textos o imágenes.
- Pronóstico y predicción de tendencias y futuros.
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Veamos algunos ejemplos de aprendizaje supervisado:
- Reconocimientos de imágenes u objetos en vídeos o imágenes, útil para análisis computacional de imágenes o datos multimedia. También funciona con texto, como es el caso del modelo de ChatGPT.
- Análisis predictivos que proporcionan información exhaustiva sobre la consulta realizada, muy útil para crear árboles de decisión y mejorar la toma de decisiones en el entorno empresarial.
- Extracción y clasificación de las opiniones de clientes, por ejemplo, grandes volumenes de datos que incluyan contexto, intención y emoción, para comprender mejor sus necesidades y mejorar la experiencia de usuario.
- Detección de correo no deseado y spam donde, mediante aprendizaje supervisado y algoritmos de clasificación, se reconocen patrones en los datos nuevos (correo entrante) para organizarlos según su importancia en deseado, no deseado o spam.
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
Por su lado, el aprendizaje no supervisado consiste en entrenar con modelos de datos que no están procesados ni etiquetados. Tal como indica su nombre, este tipo de aprendizaje no requiere casi de intervención humana —aunque no es nula al 100%.
De hecho, el data scientist sólo debe establecer algunos parámetros del modelo y definir la cantidad de puntos en su clúster, pero no mucho más ya que la máquina es capaz de procesar grandes cantidades de datos sin su supervisión.
Este tipo de aprendizaje automático está más relacionado con la inteligencia artificial, donde un ordenador puede aprender a identificar patrones y procesos complejos sin que el humano tenga que orientarle.
En este modelo de aprendizaje no hay datos de referencia, sino que se inserta un problema y, gracias a algunas operaciones y algoritmos lógicos, la máquina lo resuelve. Estos algoritmos suelen ser de tipo clustering, reglas de asociación o k-means.
Principalmente el objetivo de estos algoritmos, es tomar datos no etiquetados y agruparlos según sus características.
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Algunos ejemplos de este tipo de aprendizaje podrían ser:
- Detección de anomalías en grandes cantidades de datos, importante para detección de defectos, fraudes, errores humanos o brechas en sistemas de seguridad
- Detección, clasificación y segmentación de imágenes médicas para diagnósticos más rápidos y precisos
- Creación de perfiles de clientes, basados en sus hábitos de compra y rasgos comunes, para una mejor adaptación de planes publicitarios o promociones
- Motores de recomendación que, basándose en las experiencias anteriores de compra o navegación, ofrecen al usuario recomendaciones complementarias y más relevantes
¿Qué diferencias hay entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado?
Como hemos visto arriba, la principal diferencia entre ambos tipos de aprendizaje automático radica en el etiquetado de los datos y en la supervisión humana.
Pero para comprenderlo mejor, vamos a profundizar en ellas:
- El aprendizaje supervisado requiere de datos etiquetados que se han de procesar y etiquetar por parte de un data scientist o especialista, mientras que en el aprendizaje no supervisado este paso no se ha de realizar.
- El aprendizaje no supervisado se emplea generalmente para comprender relaciones existentes dentro de un conjunto de datos, mientras que el machine learning supervisado se suele orientar más a la clasificación de datos o el análisis predictivo.
- Al precisar de un etiquetado y procesado de datos, el aprendizaje supervisado suele requerir de más recursos (económicos, humanos) para ponerse en marcha.
Como apunte adicional cabe mencionar que existe también el aprendizaje semi-supervisado. Estos algoritmos se entrenan tanto con datos etiquetados como con datos no etiquetados, y exploran la información menos estructurada de los no etiquetados para generar predicciones más optimizadas que las de un sistema con aprendizaje supervisado exclusivamente.
¿Cómo puedo elegir entre los dos tipos de aprendizaje?
La decisión dependerá del contexto de cada caso, pero a grandes rasgos si una empresa requiere estructurar su procesamiento de datos deberá valorar algunos aspectos como:
- Los datos: ¿están etiquetados o no?
- Los objetivos del aprendizaje automático: ¿qué se quiere lograr?
- El tiempo y la experiencia disponibles: ¿será posible validar y etiquetar datos o no?
- El resultado: ¿será conocido?
En cualquier caso, es posible comenzar con un aprendizaje no supervisado, el cual suele requerir de menos recursos, y más adelante cambiar a uno supervisado una vez se identifica el etiquetado adecuado para los datos. Por tanto, cada empresa debería valorar su caso particular y, sobre todo, asesorarse con especialistas y data scientists.
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