Ambos enfoques muestran cómo las máquinas extraen sabiduría de los datos. Desde predicciones médicas hasta estrategias comerciales, la inteligencia artificial redefine nuestra relación con la información.
Por Fabiola Montero, Profesora de la Facultad de Informática, Electrónica y Comunicación Universidad de Panamá.
El Aprendizaje Automático, también conocido como Aprendizaje de Máquina o Machine Learning, es un campo fundamental de la Inteligencia Artificial. Su enfoque radica en entrenar computadoras por medio de algoritmos para que tengan la capacidad de identificar patrones en los datos y analizarlos, imitando la habilidad humana en este proceso. En otras palabras, el Aprendizaje Automático implica darle a una computadora un conjunto de datos y pedirle que realice tareas basadas en estos datos.
El Aprendizaje Automático trabaja mediante algoritmos con diversos enfoques, que incluyen tanto algoritmos supervisados como no supervisados. Estos algoritmos posibilitan la creación y entrenamiento de modelos a partir de una gran cantidad de datos, lo que, a su vez, facilita que dichos modelos puedan resolver tareas específicas como predicciones, clasificaciones, agrupaciones, asociaciones, entre otras. Sin embargo, estos enfoques tienen diferencias clave que se detallan a continuación.
Los algoritmos de aprendizaje supervisado se distinguen por el empleo de conjuntos de datos con etiquetas, que permiten el entrenamiento de modelos para clasificar datos o prever resultados con alta precisión. A medida que se suministran datos al modelo, este va realizando ajustes hasta que se adapte de manera correcta, permitiendo que el modelo aprenda a través de un proceso continuo. En resumen, el aprendizaje supervisado aprende a partir de datos etiquetados o conocidos para efectuar predicciones en nuevos conjuntos de datos.
El enfoque de supervisados incluye algoritmos como la Regresión Lineal (simple o múltiple), Series de Tiempo, Árboles de Decisión, Bosques Aleatorios, Redes Neuronales, el algoritmo de K Vecinos más Cercanos (KNN), Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), entre otros.
Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje no supervisado están orientados hacia la exploración y agrupación de variables en conjuntos de datos no etiquetados. Estos algoritmos descubren patrones ocultos y agrupaciones de datos sin requerir intervención humana directa, lo que justifica su denominación como no supervisados. En síntesis, el aprendizaje no supervisado agrupa o establece conjuntos de datos en función de sus características ocultas.
Dentro de los algoritmos no supervisados, se encuentran algoritmos como K-means para la agrupación y Apriori, Eclat, FP-Growth para la asociación.
A diferencia de los algoritmos de aprendizaje supervisado, los enfoques no supervisados no se emplean de manera directa para resolver problemas de regresión o clasificación, ya que carecen de información sobre los valores de salida. Sin embargo, los algoritmos de aprendizaje no supervisado demuestran mayor utilidad en la agrupación de datos basada en similitudes y en patrones presentes en el conjunto de datos.
No obstante, la principal diferencia entre los algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado es el grado de intervención humana. En el aprendizaje supervisado, el modelo aprende mediante la guía humana, mientras que, en el aprendizaje no supervisado, el modelo aprende por su cuenta. Otra distinción relevante reside en los datos, ya que el enfoque supervisado emplea datos etiquetados, mientras que el no supervisado funciona con datos sin etiquetar y exige que el modelo sea capaz de reconocer por sí mismo patrones y correlaciones en los datos.
De igual manera, los objetivos difieren en ambos enfoques. Los algoritmos de aprendizaje supervisado están orientados a la clasificación y la predicción, mientras que los algoritmos de aprendizaje no supervisado están orientados a la agrupación, la asociación y buscan identificar y comprender patrones ocultos en los datos. Por ejemplo, a través del aprendizaje supervisado, se ha logrado entrenar modelos para identificar patrones en datos médicos y realizar diagnósticos precisos en la detección temprana de enfermedades. Por su parte, con el aprendizaje no supervisado se ha revolucionado el marketing al segmentar mercados, identificando grupos de clientes con características afines y permitiendo estrategias de ventas personalizadas.
Ambos panoramas del Aprendizaje Automático, tanto el supervisado como el no supervisado, poseen diferencias notables entre sí, pero comparten un poder innegable en sus respectivos enfoques y aplicaciones. Finalmente, estos enfoques no solo resaltan la capacidad de las computadoras actuales para imitar el proceso cognitivo humano al aprender, comprender, interpretar y manipular datos, sino que nos enfrentan a un universo de posibilidades, brindándonos una visión de lo que el futuro podría deparar en el campo del Aprendizaje Automático.
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