Aprendizaje automático supervisado y no supervisado

Supervisados ​​y sin supervisión son dos tipos principales de tareas en el campo de aprendizaje automático. Estas dos tareas se utilizan en diferentes situaciones en varios tipos de conjuntos de datos. La principal diferencia entre el aprendizaje automático supervisado y no supervisado es que el aprendizaje supervisado se realiza cuando tenemos información sobre la producción del proyecto.

Por lo tanto, el aprendizaje supervisado se utiliza para aprender la función de un proyecto o encontrar la relación entre entrada y salida. Por otro lado, el aprendizaje no supervisado no funciona bajo las salidas etiquetadas (no hay resultados predefinidos o finales), ya que aprende cada paso para encontrar la salida en consecuencia.

Muchas personas están confundidas entre el aprendizaje automático supervisado y no supervisado. El artículo explica todo sobre las diferencias entre la supervisión y el aprendizaje automático no supervisado.

Qué se supervisa el aprendizaje automático?

El aprendizaje supervisado entrena un sistema con datos bien "etiquetados". Un datos etiquetados significa que algunos de los datos están etiquetados con la salida correcta. Es similar a una persona que aprende las cosas de otra persona. El aprendizaje supervisado se utiliza para la regresión y la clasificación para predecir la producción de un procedimiento. Algoritmos en el aprendizaje supervisado Aprenda de los datos de capacitación etiquetados, lo cual es beneficioso para predecir resultados de datos impredecibles. Se necesita tiempo para construir, escalar y implementar modelos de aprendizaje automático precisos con éxito. Además de eso, el aprendizaje supervisado también necesita un equipo experto de científicos de datos calificados.

Algunos algoritmos de aprendizaje supervisados ​​populares son K-Nears más vecinos, clasificadores ingenuos de Bayes, árboles de decisión y redes neuronales.

Ejemplo: Supongamos que tenemos libros de diferentes materias, el aprendizaje supervisado puede identificar los libros para clasificarlos de acuerdo con el tipo de asunto. Para la identificación adecuada de los libros, capacitamos a la máquina proporcionando los datos como color, nombre, tamaño, lenguaje de cada libro. Después de la capacitación adecuada, comenzamos a probar un nuevo conjunto de libros, y el sistema capacitado identifica todo lo que usa algoritmos.

El aprendizaje supervisado ofrece una forma de recopilar la producción de datos de los resultados anteriores y optimizar los criterios de rendimiento. Este aprendizaje automático es beneficioso para resolver diferentes tipos de problemas de cálculo del mundo real.

Cómo funciona el aprendizaje automático supervisado?

Los algoritmos de máquina supervisados ​​están capacitados para predecir la salida del proyecto dado. A continuación se presentan los pasos en el aprendizaje supervisado para entrenar a cualquier algoritmo dado.

Primero, encuentre el tipo de conjunto de datos de capacitación, luego recopile los datos etiquetados.

Ahora, divida todos los conjuntos de datos de capacitación entre el conjunto de datos de prueba, el conjunto de datos de validación y el conjunto de datos de capacitación. Después de dividir los datos, determinar las características de entrada del conjunto de datos de capacitación debe tener el conocimiento apropiado para que su modelo pueda predecir correctamente la salida. A continuación, determine el algoritmo requerido para ese modelo, como un árbol de decisión, una máquina vectorial de soporte, etc. Después de determinar el algoritmo, ejecute el algoritmo en el conjunto de datos de capacitación.

En algunos casos, los usuarios necesitan un conjunto de validación como parámetro de control, un subconjunto del conjunto de datos de capacitación. Finalmente, puede evaluar la precisión del modelo dando un conjunto de pruebas, y si su modelo predice correctamente la salida, entonces su modelo es correcto.

Veamos un ejemplo para comprender cómo funciona el aprendizaje automático supervisado. En este ejemplo, tenemos diferentes formas como cuadrados, círculos, triángulos, etc. Ahora tenemos que entrenar los datos como tal que:

• Si la forma tiene cuatro lados, entonces debe etiquetarse como el cuadrado.
• Si la forma tiene tres lados, entonces debe etiquetarse como el triángulo.
• Si la forma no tiene lados, entonces debe etiquetarse como el círculo.

Cuando usamos un nuevo modelo en el sistema, el sistema diferenciará y detectará cuadrados, triángulos y círculos.

Tipos de algoritmos de aprendizaje supervisados

Hay dos tipos de problemas en el aprendizaje supervisado, y son:

Clasificación

Estos algoritmos se usan cuando una variable de salida categórica significa cuando un usuario compara dos cosas diferentes: verdadero-falso, pros-coms, etc. Algunos de los algoritmos de clasificación son máquinas de vectores de soporte, filtrado de spam, árboles de decisión, bosque aleatorio y regresión logística.

Regresión

Estos algoritmos se usan cuando hay una relación entre las variables de entrada y salida. La regresión se utiliza para predecir variables continuas como tendencias del mercado, pronóstico del tiempo, etc. Algunos de los algoritmos de regresión son árboles de regresión, regresión lineal, regresión lineal bayesiana, regresión no lineal y regresión polinomial.

Ventajas y desventajas del aprendizaje supervisado

Ventajas

• El aprendizaje supervisado ofrece una forma de recopilar los datos de experiencias anteriores y predecir los resultados.
• Es beneficioso para optimizar el rendimiento a través de la experiencia.
• Los usuarios pueden usar el aprendizaje supervisado para resolver diferentes tipos de problemas de cálculo del mundo real.
• El sistema de comentarios ofrece una excelente opción para verificar si predice la salida correcta.

Desventajas

• En el aprendizaje supervisado, la capacitación requiere un alto tiempo de cálculo.
• Los usuarios requieren varios ejemplos para cada clase mientras entrenan un clasificador, luego clasificar Big Data se convierte en un desafío complejo.
• Los usuarios pueden sobretrenar el límite cuando el conjunto de capacitación no tiene ningún ejemplo que necesite en una clase.

Aplicaciones

• Bioinformática: El aprendizaje supervisado es popular en este campo, ya que se usa en nuestra vida cotidiana. La información biológica, como las huellas digitales, la detección de rostros, la textura del iris y más, se almacenan como datos en nuestros teléfonos inteligentes y otros dispositivos para asegurar los datos y nivelar la seguridad del sistema.
• Reconocimiento de voz: El algoritmo está entrenado para aprender la voz y reconocerla más tarde. Muchos asistentes de voz populares como Siri, Alexa y Google Asistente usan el aprendizaje supervisado.
• Detección de spam: Esta aplicación ayuda a prevenir el delito cibernético; Las aplicaciones están capacitadas para detectar mensajes y correos electrónicos irreales y informáticos y alertar al usuario si son spam o falsos.
• Objeto reconocido para la visión: El algoritmo está entrenado con un gran conjunto de datos de los mismos objetos o objetos similares para identificar el objeto más tarde o cuando se encuentra.

¿Qué es el aprendizaje automático sin supervisión??

El aprendizaje no supervisado es una técnica de aprendizaje automático en la que un usuario no tiene que supervisar un modelo para el proyecto. En lugar de eso, los usuarios deben permitir un modelo de trabajo y descubrir la información automáticamente. Por lo tanto, el aprendizaje no supervisado trabaja para tratar con datos no etiquetados. En palabras simples, este tipo de aprendizaje automático tiene como objetivo encontrar patrones y la estructura de los datos o la entrada dados.

El aprendizaje no supervisado ofrece una excelente manera para realizar tareas de procesamiento altamente complejas que el aprendizaje supervisado. Sin embargo, puede ser altamente impredecible que otros procedimientos de aprendizaje profundo, aprendizaje natural y refuerzo de aprendizaje. A diferencia del aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado se utiliza para resolver la asociación y la agrupación.

El aprendizaje no supervisado es beneficioso para encontrar todo tipo de patrones de datos desconocidos. Existe el hecho de que puede obtener datos no etiquetados fácilmente en comparación con los datos etiquetados, por lo que el aprendizaje no supervisado puede ayudar a completar el procedimiento sin los datos etiquetados.

Por ejemplo, tenemos un modelo que no requiere ninguna capacitación en datos, o no tenemos datos apropiados para predecir la salida. Por lo tanto, no damos ninguna supervisión, pero proporcionamos el conjunto de datos de entrada para permitir un modelo para encontrar los patrones adecuados de los datos. El modelo utilizará algoritmos apropiados para la capacitación y luego divide los elementos del proyecto según sus diferencias. En el ejemplo anterior de aprendizaje supervisado, hemos explicado el procedimiento para obtener el resultado predicho. Sin embargo, en el aprendizaje no supervisado, el modelo capacitará los datos en sí mismo y luego dividirá el libro en el grupo según sus características.

Cómo funciona el aprendizaje sin supervisión?

Entendamos el aprendizaje no supervisado por el siguiente ejemplo:

Tenemos datos de entrada no etiquetados que incluyen diferentes frutas, pero no se clasifican, y la salida tampoco se proporciona. Primero, tenemos que interpretar los datos sin procesar para encontrar todos los patrones ocultos de los datos dados. Ahora aplicará los algoritmos apropiados como árboles de decisión, clúster K-means, etc.

Después de implementar el algoritmo apropiado, los algoritmos dividirán el objeto de datos en combinaciones en función de la diferencia y la similitud entre los diferentes objetos. El proceso de aprendizaje no supervisado se explica como debajo:

Cuando el sistema recibe datos no etiquetados o sin procesar en el sistema, el aprendizaje no supervisado comienza a realizar una interpretación. El sistema intenta comprender la información y los datos dados para iniciar el procedimiento utilizando algoritmos en la interpretación. Después de eso, los algoritmos comienzan a dividir la información de datos en partes de acuerdo con sus similitudes y diferencias. Una vez que el sistema obtiene los detalles de los datos sin procesar, crea el grupo para establecer los datos en consecuencia. Finalmente, inicia el procesamiento y proporciona los mejores datos de salida precisos posibles de los datos sin procesar.

Tipos de algoritmo de aprendizaje no supervisado

Hay dos tipos de problemas en el aprendizaje no supervisado, y son:

Agrupación

Es un método para agrupar objetos en grupos según las diferencias y similitudes entre los objetos. El análisis de clúster funciona para encontrar los puntos en común entre los diferentes objetos de datos y luego los clasifica de acuerdo con la ausencia y la presencia de esos puntos en común particulares.

Asociación

Es un método que se utiliza para encontrar relaciones entre varias variables en una gran base de datos. También funciona para determinar el conjunto de elementos que está ocurriendo juntos en un conjunto de datos en particular. Muchas personas creen que la asociación hace que la estrategia de marketing sea muy efectiva, como una persona que compra artículos X y tiende a comprar artículos Y. Por lo tanto, la asociación ofrece una forma de encontrar la relación entre X e Y.

Ventajas y desventajas del aprendizaje no supervisado

Ventajas

• El aprendizaje no supervisado es beneficioso para encontrar los patrones de datos porque no es posible en métodos normales.
• Es el mejor procedimiento o herramienta para los científicos de datos porque es beneficioso para aprender y comprender los datos sin procesar.
• Los usuarios pueden agregar etiquetas después de clasificar los datos, por lo que es más fácil para las salidas.
• El aprendizaje no supervisado es lo mismo que la inteligencia humana porque el modelo aprende todo lentamente para calcular los resultados.

Desventajas

• El modelo aprende todo sin tener ningún conocimiento previo.
• Hay más complejidad con más características.
• El aprendizaje no supervisado es un procedimiento un poco lento.

Aplicaciones

• El anfitrión se queda: La aplicación utiliza el aprendizaje no supervisado para conectar usuarios en todo el mundo; el usuario consulta sus requisitos. La aplicación aprende estos patrones y recomienda estadías y experiencias que caen en el mismo grupo o clúster.
• Las compras en línea: Los sitios web en línea como Amazon también utilizan el aprendizaje no supervisado para aprender la compra del cliente y recomiendan los productos más frecuentemente comprados juntos, un ejemplo de minería de reglas de asociación.
• Detección de fraude de tarjeta de crédito: Algoritmos de aprendizaje no supervisados ​​Aprenda sobre varios patrones del usuario y su uso de la tarjeta de crédito. Si la tarjeta se usa en piezas que no coinciden con el comportamiento, se genera una alarma, que podría marcarse fraude, y se dan llamadas para confirmar si están usando la tarjeta.

Aprendizaje automático supervisado versus no supervisado: tabla de comparación

Aquí está la lista de una comparación de lado a lado entre el aprendizaje automático supervisado y no supervisado:

Factores	Aprendizaje supervisado	Aprendizaje sin supervisión
Definición	En el aprendizaje automático supervisado, los algoritmos están completamente entrenados a través de datos etiquetados.	En el aprendizaje automático no supervisado, la capacitación de algoritmos se basa en datos no etiquetados.
Comentario	En el aprendizaje supervisado, el modelo recibe comentarios directos para verificar si predice la salida correcta.	En el aprendizaje no supervisado, el modelo no recibe comentarios.
Apuntar	El aprendizaje supervisado tiene como objetivo capacitar a un modelo para predecir una salida cuando el modelo recibe nuevos datos.	El aprendizaje no supervisado tiene como objetivo encontrar un patrón oculto con las ideas habituales de un conjunto de datos desconocido.
Predicción	El modelo puede predecir la salida de un procedimiento.	El modelo necesita encontrar un patrón oculto en los datos.
Supervisión	Requiere una supervisión adecuada para capacitar al modelo.	No requiere ninguna supervisión para entrenar a un modelo.
Complejidad computacional	Tiene alta complejidad computacional.	Tiene baja complejidad computacional.
De entrada y salida	El usuario proporciona entrada al modelo con la salida.	El usuario solo proporciona datos de entrada.
Análisis	Requiere un análisis fuera de línea.	Requiere análisis en tiempo real.
Exactitud	El aprendizaje supervisado proporciona resultados precisos.	El aprendizaje no supervisado proporciona resultados moderados.
Subdominios	El aprendizaje supervisado tiene problemas de clasificación y regresión.	El aprendizaje no supervisado tiene problemas de minería de reglas de agrupación y asociación.
Algoritmos	El aprendizaje supervisado tiene diferentes algoritmos como regresión logística, árbol de decisión, regresión lineal, lógica bayesiana, máquina de vectores de soporte, clasificación de clase múltiple, etc.	El aprendizaje no supervisado tiene diferentes algoritmos como los algoritmos de agrupación, Apriori y KNN.
Inteligencia artificial	No está lo suficientemente cerca de la inteligencia artificial porque un usuario necesita capacitar a un modelo para cada datos y predecir solo la salida correcta.	Está más cerca de la inteligencia artificial porque es similar a un niño pequeño que aprende todo, desde su experiencia.

Conclusión

Esperamos haber logrado explicarle la diferencia entre el aprendizaje supervisado y sin supervisión. Hemos agregado todos los detalles esenciales sobre estas técnicas de aprendizaje automático. Estas técnicas de aprendizaje automático son diferentes pero esenciales en su lugar. En nuestra opinión, el aprendizaje automático no supervisado es más preciso que el aprendizaje supervisado, ya que aprende todo por sí solo para proporcionar el mejor resultado posible. Sin embargo, muchas personas recomiendan el aprendizaje automático supervisado, ya que tienen entradas apropiadas y salidas predichas.