Aprendizaje supervisado vs no supervisado
Los términos como aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado se utilizan en el contexto del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que ganan importancia cada día que pasa. El aprendizaje automático, para el profano, son algoritmos que se basan en datos y hacen que una máquina aprenda con la ayuda de ejemplos. Hay dos tipos de aprendizaje; es decir, aprendizaje supervisado y aprendizaje no supervisado que confunden a los estudiantes ya que hay muchas similitudes entre los dos. Sin embargo, a pesar de la superposición, existen diferencias que se destacarán en este artículo.
En los próximos años, es probable que seamos testigos de un aumento en el desarrollo del aprendizaje automático para facilitar y agilizar el manejo de los problemas comerciales. La contratación de empleados para abordar problemas comerciales simples se volvería obsoleta utilizando los conceptos de aprendizaje supervisado y no supervisado.
¿Qué es el aprendizaje supervisado?
Este es un tipo de aprendizaje en el que el aprendizaje automático se lleva a cabo con la ayuda de las aportaciones de los usuarios. Gran parte de la investigación en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial hasta la fecha se ha centrado en el aprendizaje supervisado. Por ejemplo, la carpeta de correo no deseado en su correo electrónico se llena a veces incluso con correos importantes que llegan sin querer. El sistema funciona sobre la base de aprendizaje automático que notifica un algoritmo relacionado con el análisis de spam. El sistema utiliza la información para filtrar los mensajes y enviarlos a la carpeta de spam reduciendo los falsos positivos. En un motor de búsqueda, el algoritmo funciona sobre la base del enlace en el que se hizo clic primero cuando se abren los resultados de búsqueda. Esto conduce a mejoras en los resultados de búsqueda para un usuario. Sin embargo, existen ciertos inconvenientes en el aprendizaje supervisado, ya que la máquina tiene una idea vaga de lo que está bien y lo que está mal. Esta retroalimentación humana a menudo limita el uso futuro del aprendizaje supervisado.
¿Qué es el aprendizaje no supervisado?
Vivimos en tiempos en los que buscamos un mejor rendimiento de las máquinas todo el tiempo, ya sean datos de CCTV, datos de GPS, datos de transacciones en línea, datos de escaneo de máquinas, datos de escaneo de seguridad, etc. Las organizaciones y los gobiernos quieren máquinas que no necesiten o requieran datos supervisados de humanos para obtener mejores resultados. Esto, por supuesto, requiere poner mucho más esfuerzo en la dirección de la automatización, y aunque es poco probable que el aprendizaje no supervisado reemplace el aprendizaje supervisado en un futuro cercano, es probable que surjan enfoques híbridos en un futuro cercano que serán más rápidos y más eficientes. eficiente que los resultados que estamos obteniendo a través del aprendizaje supervisado en la actualidad.
¿Cuál es la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado?
• El aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado son dos enfoques diferentes para trabajar en una mejor automatización o inteligencia artificial.
• En el aprendizaje supervisado, hay retroalimentación humana para una mejor automatización, mientras que en el aprendizaje no supervisado, se espera que la máquina brinde un mejor rendimiento sin aportes humanos.
• Los enfoques híbridos son soluciones más probables en un futuro cercano que hacen uso del aprendizaje supervisado y no supervisado.
