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 dificulta que uno sea 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 no supervisado.

• Lo que 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 de esos datos. Vale la pena señalar que el aprendizaje supervisado implica asignar un objeto de entrada, un vector, al mismo tiempo que 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 se conocen y se etiquetan adecuadamente.

• ¿Qué es el aprendizaje sin supervisión??

El aprendizaje no supervisado es el segundo método de algoritmo de aprendizaje automático donde las inferencias se extraen de los datos de entrada no etiquetados. 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 se conoce tanto la entrada como la salida.

Diferencias entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado

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

La principal diferencia entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son los datos utilizados en cualquier método 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 tarea del papel de determinar los patrones ocultos de los datos ya etiquetados. Sin embargo, los datos utilizados en el aprendizaje no supervisado no se conocen ni se etiquetan. Es el trabajo de la máquina clasificar y etiquetar los datos sin procesar antes de determinar los patrones y funciones ocultas de los datos de entrada.

2. Complejidad computacional en el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado

El aprendizaje automático es un asunto complejo y cualquier persona involucrada debe estar preparada para la tarea que se avecina. Una de las diferencias destacadas 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 hace un asunto de aprendizaje supervisado es el hecho de que uno tiene que comprender y etiquetar las entradas mientras está en un aprendizaje no supervisado, uno no está obligado a comprender y etiquetar las entradas. Esto explica por qué muchas personas han preferido 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 predominante 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 a partir del 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. Este 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 ocultas.

4. Número de clases en aprendizaje supervisado y aprendizaje sin supervisión

También vale la pena señalar que hay una diferencia significativa cuando se trata del número de clases. Vale la pena señalar que se conocen todas las clases utilizadas en el aprendizaje supervisado, lo que significa que es probable que se conozcan las respuestas en el análisis. Por lo tanto, el único objetivo del aprendizaje supervisado es determinar el grupo desconocido. Sin embargo, no hay conocimiento previo en el método de aprendizaje automático no supervisado. Además, no se conocen el número de clases, lo que claramente significa que no se conoce información y los resultados generados después del análisis no se pueden determinar. Además, las personas involucradas en el método de aprendizaje no supervisado no están al tanto de ninguna información sobre los datos sin procesar y los resultados esperados.

5. Aprendizaje en tiempo real en aprendizaje supervisado y aprendizaje sin supervisión

Entre otras diferencias, existen el tiempo después de lo cual se lleva a cabo cada método de aprendizaje. Es importante resaltar que el método de aprendizaje supervisado se lleva a cabo fuera de línea, mientras que el método de aprendizaje no supervisado tiene lugar en tiempo real. Las personas involucradas en la preparación y el 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 una oportunidad para interactuar con la máquina mientras analiza los datos discretos. Sin embargo, el método de aprendizaje automático no supervisado tiene lugar en tiempo real de manera que todos los datos de entrada se analicen y etiqueten en presencia de alumnos que les ayuda a comprender los diferentes métodos de aprendizaje y clasificación de datos sin procesar. El análisis de datos en tiempo real sigue siendo el mérito más significativo del método de aprendizaje no supervisado.

Tabla que muestra diferencias entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado: tabla de comparación

Resumen del aprendizaje supervisado y el 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 en bruto que las organizaciones deben 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 a las personas con un conocimiento suficiente tanto del aprendizaje automático supervisado como del aprendizaje automático no supervisado.
• Vale la pena comprender que cada método de aprendizaje ofrece sus propias ventajas y desventajas. Esto significa que uno debe estar familiarizado con ambos métodos de aprendizaje automático antes de determinar qué método se usará para analizar los datos.