El aprendizaje supervisado y no supervisado son las dos técnicas del aprendizaje automático. Pero ambas técnicas se utilizan en diferentes escenarios y con diferentes conjuntos de datos. A continuación se proporciona la explicación de ambos métodos de aprendizaje junto con su tabla de diferencias.
Aprendizaje automático supervisado:
El aprendizaje supervisado es un método de aprendizaje automático en el que los modelos se entrenan utilizando datos etiquetados. En el aprendizaje supervisado, los modelos necesitan encontrar la función de mapeo para mapear la variable de entrada (X) con la variable de salida (Y).
El aprendizaje supervisado necesita supervisión para entrenar el modelo, lo cual es similar a cuando un estudiante aprende cosas en presencia de un maestro. El aprendizaje supervisado se puede utilizar para dos tipos de problemas: Clasificación y Regresión .
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Ejemplo: Supongamos que tenemos una imagen de diferentes tipos de frutas. La tarea de nuestro modelo de aprendizaje supervisado es identificar los frutos y clasificarlos en consecuencia. Entonces, para identificar la imagen en el aprendizaje supervisado, proporcionaremos los datos de entrada y la salida, lo que significa que entrenaremos el modelo según la forma, tamaño, color y sabor de cada fruta. Una vez completado el entrenamiento, probaremos el modelo dándole el nuevo conjunto de frutas. El modelo identificará la fruta y predecirá el resultado utilizando un algoritmo adecuado.
Aprendizaje automático no supervisado:
El aprendizaje no supervisado es otro método de aprendizaje automático en el que se infieren patrones a partir de datos de entrada sin etiquetar. El objetivo del aprendizaje no supervisado es encontrar la estructura y los patrones a partir de los datos de entrada. El aprendizaje no supervisado no necesita ninguna supervisión. En cambio, encuentra patrones a partir de los datos por sí solo.
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El aprendizaje no supervisado se puede utilizar para dos tipos de problemas: Agrupación y Asociación .
Ejemplo: Para comprender el aprendizaje no supervisado, utilizaremos el ejemplo anterior. Entonces, a diferencia del aprendizaje supervisado, aquí no proporcionaremos ninguna supervisión al modelo. Simplemente proporcionaremos el conjunto de datos de entrada al modelo y permitiremos que el modelo encuentre los patrones a partir de los datos. Con la ayuda de un algoritmo adecuado, el modelo se entrenará a sí mismo y dividirá las frutas en diferentes grupos según las características más similares entre ellas.
Las principales diferencias entre el aprendizaje supervisado y no supervisado se detallan a continuación:
| Aprendizaje supervisado | Aprendizaje sin supervisión |
|---|---|
| Los algoritmos de aprendizaje supervisado se entrenan utilizando datos etiquetados. | Los algoritmos de aprendizaje no supervisados se entrenan utilizando datos sin etiquetar. |
| El modelo de aprendizaje supervisado recibe retroalimentación directa para verificar si predice el resultado correcto o no. | El modelo de aprendizaje no supervisado no requiere retroalimentación. |
| El modelo de aprendizaje supervisado predice el resultado. | El modelo de aprendizaje no supervisado encuentra patrones ocultos en los datos. |
| En el aprendizaje supervisado, los datos de entrada se proporcionan al modelo junto con la salida. | En el aprendizaje no supervisado, solo se proporcionan datos de entrada al modelo. |
| El objetivo del aprendizaje supervisado es entrenar el modelo para que pueda predecir el resultado cuando reciba nuevos datos. | El objetivo del aprendizaje no supervisado es encontrar patrones ocultos e información útil a partir de un conjunto de datos desconocido. |
| El aprendizaje supervisado necesita supervisión para entrenar el modelo. | El aprendizaje no supervisado no necesita ninguna supervisión para entrenar el modelo. |
| El aprendizaje supervisado se puede clasificar en Clasificación y Regresión problemas. | El aprendizaje no supervisado se puede clasificar en Agrupación y Asociaciones problemas. |
| El aprendizaje supervisado se puede utilizar para aquellos casos en los que conocemos tanto la entrada como las salidas correspondientes. | El aprendizaje no supervisado se puede utilizar para aquellos casos en los que solo tenemos datos de entrada y no tenemos datos de salida correspondientes. |
| El modelo de aprendizaje supervisado produce un resultado preciso. | El modelo de aprendizaje no supervisado puede dar resultados menos precisos en comparación con el aprendizaje supervisado. |
| El aprendizaje supervisado no se acerca a la verdadera inteligencia artificial, ya que en esto primero entrenamos el modelo para cada dato y luego solo él puede predecir el resultado correcto. | El aprendizaje no supervisado está más cerca de la verdadera Inteligencia Artificial, ya que aprende de manera similar a como un niño aprende cosas de la rutina diaria a través de sus experiencias. |
| Incluye varios algoritmos como regresión lineal, regresión logística, máquina de vectores de soporte, clasificación multiclase, árbol de decisión, lógica bayesiana, etc. | Incluye varios algoritmos como Clustering, KNN y algoritmo Apriori. |