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 hace que sea difícil diferenciar entre los dos métodos de aprendizaje. Sin embargo, tras el escrutinio y la atención inquebrantable, uno puede entender claramente que existen diferencias significativas entre el aprendizaje supervisado y el no supervisado.

• ¿Qué es el Aprendizaje 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, anticipa el valor de salida más deseado, que se conoce principalmente como la señal de supervisión. La propiedad final del aprendizaje supervisado es que los datos de entrada son conocidos y etiquetados adecuadamente.

• ¿Qué es el aprendizaje no supervisado?

El aprendizaje no supervisado es el segundo método de algoritmo de aprendizaje automático donde las inferencias se obtienen de datos de entrada sin etiqueta. El objetivo del aprendizaje no supervisado es determinar los patrones ocultos o la agrupación en datos de datos no etiquetados. Se usa 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

1. Datos de entrada en aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado

La principal diferencia entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado es la información utilizada en cualquiera de los 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 la máquina solo tiene la función de determinar los patrones ocultos de los datos ya etiquetados. Sin embargo, los datos utilizados en el aprendizaje no supervisado no se conocen ni etiquetan. El trabajo de la máquina consiste en categorizar y etiquetar los datos brutos antes de determinar los patrones y funciones ocultos de los datos de entrada.

2. Complejidad Computacional en Aprendizaje Supervisado y Aprendizaje No Supervisado

El aprendizaje automático es un asunto complejo y cualquier persona involucrada debe estar preparada para la tarea que le espera. Una de las diferencias sobresalientes 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 asunto del aprendizaje supervisado es el hecho de que uno tiene que entender y etiquetar las entradas mientras se está en el aprendizaje no supervisado, no se requiere que uno entienda y etiquete las entradas. Esto explica por qué muchas personas han estado prefiriendo el aprendizaje no supervisado en comparación con el método supervisado de aprendizaje automático.

3. Precisión de los resultados del aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado

La otra diferencia que prevalece 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 de aprendizaje automático no supervisado. Uno de los factores que explica por qué el método supervisado de aprendizaje automático produce resultados precisos y confiables es porque los datos de entrada son bien conocidos y etiquetados, lo que significa que la máquina solo analizará los patrones ocultos. Esto es diferente al método de aprendizaje no supervisado donde la máquina tiene que definir y etiquetar los datos de entrada antes de determinar los patrones y funciones ocultos.

4. Número de clases en Aprendizaje Supervisado y Aprendizaje No Supervisado

También vale la pena señalar que hay una diferencia significativa cuando se trata de la cantidad 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 hay conocimiento previo en el método de aprendizaje automático no supervisado. Además, se desconoce el número de clases, lo que significa claramente que no se conoce ninguna información y que los resultados se generan después de que no se puede determinar el análisis. Además, las personas involucradas en el método de aprendizaje no supervisado no conocen ninguna información relacionada con los datos en bruto y los resultados esperados.

5. Aprendizaje en tiempo real en aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado

Entre otras diferencias, existe el tiempo después del cual cada método de aprendizaje tiene lugar. Es importante resaltar que el método de aprendizaje supervisado se lleva a cabo fuera de línea mientras que el método de aprendizaje no supervisado se lleva a cabo en tiempo real. Las personas involucradas en la preparación y etiquetado de los datos de entrada lo hacen fuera de línea mientras que 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 de aprendizaje automático no supervisado se lleva a cabo en tiempo real de manera que todos los datos de entrada se analizan y etiquetan en presencia de los alumnos, lo que les ayuda a comprender los diferentes métodos de aprendizaje y clasificación de los datos en bruto. El análisis de datos en tiempo real sigue siendo el mérito más importante del método de aprendizaje no supervisado.

TABLA QUE MUESTRA LAS DIFERENCIAS ENTRE EL APRENDIZAJE SUPERVISADO Y EL APRENDIZAJE NO SUPERVISADO: CUADRO DE COMPARACIÓN

Resumen de Aprendizaje Supervisado y Aprendizaje No Supervisado

• La minería de datos se está convirtiendo en un aspecto esencial en el mundo empresarial actual debido al aumento de los datos brutos 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, requiere personas con suficiente conocimiento tanto del aprendizaje automático supervisado como del 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.

Referencias